Sammanfattning av denna webbsida: Att identifiera rörliga objekt är en viktig uppgift för många program för datorseende; det ger en klassificering av bildpunkter i antingen förgrund eller bakgrund. En gemensam metod som används för att uppnå en sådan klassificering är bakgrundsborttagande. Även om det finns många algoritmer för borttagning av bakgrund i litteraturen, följer de flesta av dem ett enkelt flödesdiagram, som går genom fyra större steg, som är förbearbetning, bakgrundsmodellering, förgrundsdetektering och validering av data. I detta dokument undersöker vi många befintliga system i litteraturen om bakgrundsborttagning, kartlägger de gemensamma förbearbetningsalgoritmer som används i olika situationer, presenterar olika bakgrundsmodeller, och de vanligaste sätten att uppdatera sådana modeller och hur de kan initieras. Vi undersöker också hur man mäter prestandan hos någon rörlig objektdetektionsalgoritm, oavsett om marksanningsdata är tillgänglig eller inte, och presenterar prestandamått som vanligen används i båda fallen.
En gemensam metod som används för att uppnå en sådan klassificering är bakgrund borttagning, ibland kallad bakgrund subtraktion, där varje videoram jämförs mot en referens eller bakgrundsmodell, pixlar som avviker avsevärt från bakgrunden anses vara rörliga objekt REF.
Moving object detection in spatial domain using background removal techniques -- State-of-art
{'venue': 'COMPUTER. SCI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}