Objektdetektering är ett grundläggande steg för automatiserad videoanalys i många visionsapplikationer. Objektdetektering i en video utförs vanligen med objektdetektorer eller bakgrundsdräneringstekniker. Ofta kräver en objektdetektor manuellt märkta exempel för att träna en binär klassificering, medan bakgrund subtraktion behöver en träningssekvens som inte innehåller några objekt för att bygga en bakgrundsmodell. För att automatisera analysen blir objektdetektering utan en separat träningsfas en kritisk uppgift. Människor har försökt ta itu med denna uppgift genom att använda rörelseinformation. Men befintliga rörelsebaserade metoder är vanligtvis begränsade när man hanterar komplexa scenarier som icke-rigid rörelse och dynamisk bakgrund. I detta dokument visar vi att ovanstående utmaningar kan hanteras inom en enhetlig ram som heter Detecting Contiguous Outliers in the LOw-rank Representation (DECOLOR). Denna formulering integrerar objektdetektering och bakgrundsinlärning i en enda process av optimering, som kan lösas med en alternerande algoritm effektivt. Vi förklarar förhållandet mellan DECOLOR och andra gleshetsbaserade metoder. Experiment på både simulerade data och verkliga sekvenser visar att DECOLOR överträffar de senaste metoderna och kan fungera effektivt på ett brett spektrum av komplexa scenarier.
Xiaowei Zhou m.fl. REF föreslog en intressant teknik som kallas Detecting Contiguous Outliers i Low-rank Representation (DECOLOR).
Moving Object Detection by Detecting Contiguous Outliers in the Low-Rank Representation
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}