"Bakgrund subtraktion" är en gammal teknik för att hitta rörliga objekt i en videosekvens-till exempel bilar som kör på en motorväg. Tanken är att subtrahera den aktuella bilden från en tid medelvärde bakgrundsbild kommer att lämna endast icke stationära objekt. Det är dock en grov ap proximation till uppgiften att klassificera varje pixel av den aktuella bilden; det misslyckas med långsamt rörliga objekt och skiljer inte skuggor från rörliga objekt. Den grundläggande idén med detta papper är att vi kan klassificera varje pixel med hjälp av en modell av hur den pixel ser ut när det är en del av olika klasser. Vi lär oss en blandning-av-gaussians classi fication modell för varje pixel med hjälp av en osuper vised teknik-en effektiv, inkrementell kontroll av EM. Till skillnad från den vanliga bild-genomsnittsmetoden, uppdaterar detta automatiskt blandningskomponenten för varje klass beroende på sannolikheten för medlemskap; därför långsamt rörliga objekt hanteras perfekt. Vår strategi identifierar och eliminerar också skuggor mycket effektivare än andra tekniker som t.ex. tröskel. En tillämpning av denna metod som en del av Roadwatch trafikövervakningsprojekt förväntas resultera i betydande förbättringar i identifiering och spårning av fordon.
I REF användes blandningen av Gaussians tillvägagångssätt i en trafikövervakning ansökan.
Image Segmentation in Video Sequences: A Probabilistic Approach
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}