Abstract-Background subtraktion är vanligtvis baserad på låg nivå eller handgjorda funktioner såsom råa färgkomponenter, gradienter, eller lokala binära mönster. Som en förbättring, presenterar vi en bakgrund subtraktion algoritm baserad på rumsliga funktioner lärt med konvolutionella neurala nätverk (ConvNets). Vår algoritm använder en bakgrundsmodell reducerad till en enda bakgrundsbild och en scenspecifik träningsdatauppsättning för att mata ConvNets som visar sig kunna lära sig att subtrahera bakgrunden från en inmatningsbild patch. Experiment ledde på 2014 ChangeDetection.net dataset visar att vår ConvNet-baserade algoritm åtminstone reproducerar prestanda av state-of-the-art metoder, och att det även överträffar dem betydligt när scenspecifika kunskap beaktas.
REF utvecklat en bakgrund subtraktion algoritm för att flytta objektdetektion där rumsliga funktioner lärs med konvolutionella neurala nätverk.
Deep background subtraction with scene-specific convolutional neural networks
{'venue': '2016 International Conference on Systems, Signals and Image Processing (IWSSIP)', 'journal': '2016 International Conference on Systems, Signals and Image Processing (IWSSIP)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}