Abstract-Background subtraktion metoder utnyttjas i stor utsträckning för att flytta objekt upptäckt i videor i många tillämpningar, såsom trafikövervakning, mänskliga rörelser fånga och videoövervakning. Hur man korrekt och effektivt modellerar och uppdaterar bakgrundsmodellen och hur man hanterar skuggor är två av de mest särskiljande och utmanande aspekterna av sådana strategier. I detta arbete föreslås en allmän metod som kombinerar statistiska antaganden med objektnivåns kunskap om rörliga föremål, skenobjekt (ghosts) och skuggor som förvärvats vid bearbetningen av tidigare ramar. Pixlar som tillhör rörliga objekt, spöken och skuggor behandlas på olika sätt för att tillhandahålla en objektbaserad selektiv uppdatering. Den föreslagna metoden utnyttjar färginformation för både bakgrund subtraktion och skuggdetektering för att förbättra objekt segmentering och bakgrundsuppdatering. Metoden visar sig vara snabb, flexibel och exakt när det gäller både pixelnoggrannhet och reaktivitet till bakgrundsförändringar.
Denna kombination ökar stabiliteten i bakgrundsmodellen REF.
Detecting Moving Objects, Ghosts, and Shadows in Video Streams
{'venue': 'IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell.', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}