Abstrakt. , 28-31 maj 2002, Köpenhamn, Danmark. Personliga Time-Adaptive, Per-Pixel Blandningar av Gaussians (TAPPMOGs) har nyligen blivit ett populärt val för robust modellering och avlägsnande av komplexa och föränderliga bakgrunder på pixel nivå. Men TAPPMOG-baserade metoder kan inte enkelt göras för att modellera dynamiska bakgrunder med mycket komplext utseende, eller för att snabbt anpassa sig till plötsliga "ointressanta" scenförändringar som ompositionering av ett statiskt objekt eller tändning av ett ljus, utan att ytterligare undergräva deras förmåga att segmentera förgrundsobjekt, såsom människor, där de ocludera bakgrunden alltför länge. För att minska avsättningar som dessa, och mer allmänt för att göra det möjligt att anpassa TAPPMOG-segmenteringsresultaten till de specifika behoven i en applikation, inför vi en allmän ram för att styra utvecklingen av pixel-nivå TAPPMOG med återkoppling från "högnivå" moduler. Varje sådan modul kan använda pixel-wise kartor av positiv och negativ feedback för att försöka imponera på TAPPMOG någon definition av förgrund som bäst uttrycks genom "högre nivå" primitiva såsom bildregionen egenskaper eller semantik av objekt och händelser. Genom att samla förgrundsfelkorrigeringar för många högnivåmoduler i en delad, pixel-nivå TAPPMOG-modell på detta sätt förbättrar vi kvaliteten på förgrundssegmenteringen och prestandan hos alla moduler som utnyttjar den. Vi visar ett exempel på att använda detta ramverk med en TAPPMOG-metod och högnivåmoduler som alla förlitar sig på täta djupdata från en stereokamera.
Tekniken bygger på förgrundsextraktion via tid-adaptiv, per-pixel blandningar av Gaussians som begränsar tekniken till scener där de människor som ska segmenteras normalt är i rörelse och bakgrunden är normalt statiska REF.
A framework for high-level feedback to adaptive, per-pixel, mixture-of-gaussian background models
{'venue': 'ECCV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}