Robust upptäckt av flytta objekt från videosekvenser är en viktig uppgift i maskinseende system och applikationer. För att upptäcka rörliga objekt, korrekt bakgrund subtraktion är viktigt. I verkliga miljöer, på grund av komplexa och olika bakgrundstyper, bakgrund subtraktion är en utmanande uppgift. I detta dokument föreslår vi en pixel-baserad bakgrund subtraktionsmetod baserad på rumslig likhet. De viktigaste svårigheterna med bakgrund subtraktion inkluderar olika bakgrundsförändringar, skuggor, och objekt som liknar i färg till bakgrundsområden. För att ta itu med dessa problem beräknade vi först den rumsliga likheten med hjälp av metoden för strukturell likhet (SSIM). Spatial likhet är ett effektivt sätt att eliminera skuggor och upptäcka objekt som liknar bakgrundsområden. Med rumslig likhet eliminerade vi ungefär de flesta bakgrunds pixlar såsom skuggor och rörliga bakgrundsområden, samtidigt som vi bevarar objekt som liknar bakgrundsregionerna. Slutligen klassificerades de återstående pixlarna som bakgrundspixlar och förgrundspixlar med hjälp av uppskattning av densiteten. Tidigare metoder baserade på densitetsuppskattning krävde hög beräknings komplexitet. Men genom att välja det minsta antalet funktioner och ta bort de flesta bakgrunds pixlar, kunde vi avsevärt minska nivån av beräknings komplexitet. Vi jämförde vår metod med några befintliga bakgrundsmodelleringsmetoder. De experimentella resultaten visar att den föreslagna metoden gav mer exakta och stabila resultat.
REF har utvecklat en pixelbaserad bakgrundstraktionsmetod genom rumslig likhet och strukturell likhet.
Low-complexity background subtraction based on spatial similarity
{'venue': None, 'journal': 'EURASIP Journal on Image and Video Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}