Den exponentiellt ökande användningen av rörliga plattformar för videoinspelning introducerar det akuta behovet av att utveckla den allmänna bakgrund subtraktion algoritmer med förmågan att hantera den rörliga bakgrunden. I detta dokument föreslår vi en flerskiktsbaserad ram för online-bakgrund subtraktion för videor som fångas av rörliga kameror. Till skillnad från tidigare behandlingar av problemet, är den föreslagna metoden inte begränsad till binär segmentering av bakgrund och förgrund, men formulerar det som en multi-etikett segmentering problem genom att modellera flera förgrundsobjekt i olika lager när de visas samtidigt i scenen. Vi tilldelar en oberoende bearbetning lager till varje förgrundsobjekt, liksom bakgrunden, där både rörelse och utseende modeller uppskattas, och en sannolikhet karta härleds med hjälp av en Bayesian filtrering ram. Slutligen, Multi-Label Graph-cut på Markov Random Field används för att utföra pixel-wise märkning. Omfattande utvärderingsresultat visar att den föreslagna metoden överträffar toppmoderna metoder på utmanande videosekvenser.
Nyligen, Zhu et al. REF föreslår en flerskiktsbaserad ram för online-bakgrunds subtraktion för videor som fångas av rörliga kamera.
A Multilayer-Based Framework for Online Background Subtraction with Freely Moving Cameras
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}