I detta dokument föreslås en pixelbaserad bakgrundsmodelleringsmetod, som använder icke-parametrisk kärndensitetsberäkning. För att minska bördan av bildlagring, ändrar vi den ursprungliga KDE- metoden genom att använda den första ramen för att initiera den och uppdatera den därefter vid varje ram genom att styra inlärningshastigheten enligt situationerna. Vi använder en adaptiv tröskelmetod baserad på bildförändringar för att effektivt subtrahera de dynamiska bakgrunderna. Det planerade systemet gör det möjligt för den föreslagna metoden att automatiskt anpassa sig till olika miljöer och effektivt extrahera förgrunden. Metoden som presenteras här uppvisar bra prestanda och är lämplig för dynamiska bakgrundsmiljöer. Algoritmen testas på olika videosekvenser och jämförs med andra toppmoderna subtraktionsmetoder för att verifiera dess prestanda.
Jeisung Lee och Mignon Park använde den första ramen för att initiera KDE och uppdaterade den därefter vid varje ram genom att styra inlärningshastigheten på grundval av bildlagringsreduktion REF.
An Adaptive Background Subtraction Method Based on Kernel Density Estimation
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}