Abstract En videosekvens är mer än en sekvens av stillbilder. Den innehåller en stark rumslig-temporal korrelation mellan regionerna i på varandra följande ramar. Den viktigaste egenskapen hos videor är den upplevda rörelseförgrunden objekt över ramarna. Rörelsen av förgrundsobjekt förändrar dramatiskt betydelsen av objekten i en scen och leder till en annan solid karta över ramen som representerar scenen. Detta gör det betydligt mer komplicerat att analysera videor än att analysera stillbilder. I det här dokumentet undersöker vi soliditet i videosekvenser och föreslår en ny spatiotemporal Saliency modell som ägnas åt videoövervakningsapplikationer. Jämfört med klassiska solida modeller baserade på stillbilder, t.ex. Ittis modell, och rumstids soliditetsmodeller, är den föreslagna modellen mer korrelerad till visuell soliditetsuppfattning av övervakningsvideor. Både nedifrån-och-upp-mekanismerna är involverade i denna modell. Stationär bärkraft och rörelseförseelse analyseras. För det första utvecklas en ny metod för bakgrundstraktion och förgrundsextraktion baserad på innehållsanalys av scenen inom området videoövervakning. Sedan är en stationär soliditet modell konfigurerad baserat på flera funktioner som beräknas från förgrunden. Varje funktion analyseras med en flerskalig Gaussian pyramid, och alla funktioner konspicuity kartor kombineras med olika vikter. Den stationära modellen integrerar ansikten som ett komplement funktion till andra låg nivå funktioner såsom färg, intensitet och orientering. För det andra beräknas en rörelselönekarta med hjälp av statistiken över rörelsevektorns fält. För det tredje slås både rörelsekraft karta och stationär soliditet karta samman baserat på centrum-omgivning ram definieras av en approximerad Gaussian funktion. Bilderna från vår modell har jämförts med de kartor som erhållits från subjektiva experiment med SMI eye tracker för övervakningsvideosekvenser. Resultaten visar ett starkt samband mellan resultatet av den föreslagna spatiotemporala saliensmodellen och de experimentella blickkartorna.
På liknande sätt, Tong et al. I REF föreslogs en solid modell som används för videoövervakning.
A Spatiotemporal Saliency Model for Video Surveillance
{'venue': 'Cognitive Computation', 'journal': 'Cognitive Computation', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}