Realtidssegmentering av rörliga regioner i bildsekvenser är ett grundläggande steg i många visionssystem, inklusive automatiserad visuell övervakning, gränssnitt mellan människa och maskin, och mycket lågbandsbredd telekommunikation. En typisk metod är bakgrund subtraktion. Många bakgrundsmodeller har införts för att hantera olika problem. En av de framgångsrika lösningarna på dessa problem är att använda en multifärg bakgrundsmodell per pixel föreslås av Grimson et al [1, 2, 3]. Metoden lider dock av långsam inlärning i början, särskilt i hektiska miljöer. Dessutom kan det inte skilja mellan rörliga skuggor och rörliga föremål. I detta dokument presenteras en metod som förbättrar denna modell för adaptiv bakgrundsblandning. Genom att omundersöka uppdateringsekvationer använder vi olika ekvationer i olika faser. Detta gör att vårt system lär sig snabbare och mer exakt samt anpassar sig effektivt till föränderliga miljöer. Ett system för skuggdetektering införs också i detta dokument. Den bygger på ett beräkningsutrymme som använder sig av vår bakgrundsmodell. En jämförelse har gjorts mellan de två algoritmerna. Resultaten visar inlärningshastigheten och noggrannheten hos modellen med hjälp av vår uppdateringsalgoritm över Grimson et al's tracker. När vi införlivar med skuggdetekteringen resulterar vår metod i långt bättre segmentering än Grimson et al.
KaewTraKulPong och Bowden REF tog också upp den långsamma inlärningshastigheten med en skuggdetekteringsalgoritm.
An Improved Adaptive Background Mixture Model for Real-time Tracking with Shadow Detection
{'venue': 'ICME', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Geography']}