Abstract-Background subtraktion är ett viktigt steg i ett brett spektrum av videoapplikationer, såsom objektspårning och människa beteendeanalys. Kompressiva avkänningsbaserade metoder, som gör små specifika antaganden om bakgrunden, har nyligen fått stor uppmärksamhet i bakgrundsdifferentiering. Inom ramen för kompressiv avkänning, är bakgrund subtraktion löst som en nedbrytning och optimering problem, där förgrunden är typiskt modellerad som pixel-wised glesa avvikelser. I verkliga videor är dock förgrundsbilderna ofta inte slumpmässigt fördelade, utan istället grupperade. På grund av kostsamma beräkningskostnader kan dessutom de flesta kompressiva analysbaserade metoder inte behandla ramar på nätet. I detta dokument tar vi hänsyn till förgrundssignalernas gruppegenskaper i både rumsliga och timliga domäner, och föreslår en girig jaktbaserad metod som kallas spatiotemporal grupp sparity recovery, som beskär datarester i en iterativ process, enligt både gleshet och grupp kluster tidigare, snarare än bara gleshet. Dessutom används en slumpmässig strategi för bakgrundsordbok lärande för att hantera komplexa bakgrundsvariationer, medan förgrundsfri utbildning inte krävs. Slutligen föreslår vi en två-pass ram för att uppnå online-behandling. Den föreslagna metoden valideras på flera utmanande videosekvenser. Experiment visar att vårt arbetssätt effektivt fungerar på ett brett spektrum av komplexa scenarier och uppnår en toppmodern prestanda med mycket färre beräkningar.
Grupp egendom information utnyttjas i både rumsliga och temporal domäner i den glesa signal återhämtning baserad närmar sig föreslås av Liu et al REF.
Background Subtraction Using Spatio-Temporal Group Sparsity Recovery
{'venue': 'IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology', 'journal': 'IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}