Bakgrund modellering spelar en viktig roll i videoövervakning, men i komplexa scener är det fortfarande ett utmanande problem. Bland många svårigheter är problem som orsakas av ljusvariationer och dynamiska bakgrunder de viktigaste aspekterna. I detta arbete utvecklar vi en effektiv ram för bakgrundssubtraktion för att ta itu med dessa problem. För det första föreslår vi en skala invariant lokala ternära mönster operatör, och visar att det är effektivt för att hantera ljusvariationer, särskilt för att flytta mjuka skuggor. För det andra föreslår vi en metod för beräkning av kärnans densitet för att effektivt modellera sannolikhetsfördelningen av lokala mönster i pixelprocessen, som endast använder ett enda LBP-liknande mönster i stället för histogram som funktion. För det tredje utvecklar vi multimodala bakgrundsmodeller med ovanstående tekniker och ett flerskaligt fusionssystem för hantering av komplexa dynamiska bakgrunder. Uttömmande experimentella utvärderingar på komplexa scener visar att den föreslagna metoden är snabb och effektiv och att noggrannheten förbättras med mer än 10 % jämfört med befintliga toppmoderna algoritmer.
Skalan invariant lokala ternära mönster (SILTP) deskriptor används för att modellera belysning invariant textur REF.
Modeling pixel process with scale invariant local patterns for background subtraction in complex scenes
{'venue': '2010 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2010 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}