I detta dokument föreslår vi en robust förändringsdetektionsmetod för intelligent visuell övervakning. Denna metod, som heter M 4 CD, innehåller tre stora steg. För det första byggs och uppdateras en provbaserad bakgrundsmodell som integrerar färg- och texturfärger över tid. För det andra extraheras flera heterogena egenskaper (inklusive ljusstyrkans variation, kromaticitetsvariation och texturvariation) genom att man jämför inmatningsramen med bakgrundsmodellen, och en multi-view inlärningsstrategi är utformad för att online uppskatta sannolikhetsfördelningen för både förgrund och bakgrund. De tre särdragen är ungefär villkorligt oberoende, vilket gör multi-view lärande möjligt. Pixel-wise förgrundsbaksidor beräknas sedan med Bayes regel. Slutligen används Markovs slumpmässiga fältoptimering (MRF) och heuristiska efterbehandlingsmetoder sekventiellt för att förbättra noggrannheten. I synnerhet är en MRF-modell i två skikt konstruerad för att på ett kompakt sätt representera pixelbaserade och superpixelbaserade kontextuella begränsningar. Experimentella resultat på CDnet datasetet indikerar att M 4 CD är robust under komplexa miljöer och rankas bland de bästa metoderna. Ändra detektion, multimodal bakgrund, multi-vy lärande, villkorligt oberoende, Markov slumpmässigt fält. VOLYM 6, 2018 2169-3536 2018 IEEE. Översättningar och innehållsutvinning är endast tillåten för akademisk forskning. Personlig användning är också tillåten, men ompublicering/omfördelning kräver IEEE-tillstånd. Se http://www.ieee.org/publications_standards/publications/rights/index.html för mer information. 15505 K. Wang m.fl.: M 4 CD: Robust Change Detection Method for Intelligent Visual Surveillance FIGURE 1. Flowchart av M 4 CD. Beräkningsmodulerna för tre huvudsteg (motsvarande avsnitten III-V) visas i blått, grönt respektive orange.
Wang m.fl. REF föreslog en M4CD-modell där man bygger en provbaserad bakgrundsmodell som integrerar färg och textur för varje pixel.
$M^{4}CD$ : A Robust Change Detection Method for Intelligent Visual Surveillance
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}