Att identifiera rörliga objekt i en videosekvens är en grundläggande och kritisk uppgift i många datorvisionsapplikationer. Bakgrund subtraktion tekniker används ofta för att separera förgrunds flytta objekt från bakgrunden. De flesta bakgrund subtraktion tekniker antar en enda hastighet av anpassning, vilket är otillräckligt för komplexa scener såsom en trafikkorsning där objekt rör sig i olika och varierande hastigheter. I detta dokument föreslår vi en förgrundsvalideringsalgoritm som först bygger en förgrundsmask med ett långsamt anpassande Kalman-filter, och sedan validerar enskilda förgrundspixlar med en enkel rörlig objektmodell byggd med både förgrunds- och bakgrundsstatistik samt ramskillnaden. Ground-truth experiment med stadstrafik sekvenser visar att vår föreslagna algoritm avsevärt förbättrar på resultat med endast Kalman filter eller ram-differcing, och överträffar andra tekniker baserade på blandning av Gaussians, median filter, och ungefärligt median filter.
För att klara detta föreslår Cheung och Kamath REF en algoritm i två steg som först bygger en förgrundsmask med ett långsamt anpassande Kalman-filter, och sedan validerar enskilda förgrunds pixlar med en enkel rörlig objektmodell, byggd med hjälp av förgrunds- och bakgrundsstatistik samt ramskillnaden.
Robust Background Subtraction with Foreground Validation for Urban Traffic Video
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}