Bakgrund subtraktion är ofta det första steget i många datorseende program. För att en bakgrundsdifferentieringsmetod ska vara användbar i inbäddade kameranätverk måste den vara både exakt och beräknande effektiv på grund av resursbegränsningarna på inbäddade plattformar. Detta gör många traditionella bakgrund subtraktion algoritmer olämpliga för inbyggda plattformar eftersom de använder komplexa statistiska modeller för att hantera subtila ljusförändringar. Dessa modeller gör dem exakta, men beräkningskraven för dessa komplexa modeller är ofta för höga för inbyggda plattformar. I detta dokument föreslår vi en ny bakgrunds subtraktionsmetod som är både korrekt och beräkningseffektiv. Huvudidén är att använda kompressiv avkänning för att minska dimensionaliteten hos data samtidigt som den mesta informationen bevaras. Genom att använda flera datauppsättningar, visar vi att noggrannheten i vår föreslagna bakgrund subtraktionsmetod är jämförbar med den för traditionella bakgrund subtraktionsmetoder. Dessutom visar verklig implementering på en inbäddad kameraplattform att vår föreslagna metod är minst 5 gånger snabbare, och förbrukar betydligt mindre energi och minnesresurser än konventionella metoder. Slutligen visade vi genomförbarheten av den föreslagna metoden genom genomförande och utvärdering av en end-to-end realtid inbäddad kamera nätverk mål spårning.
För att realisera beräkningseffektivitet, använder arbetet i REF CS för att minska dimensionaliteten i bilden och sedan tillämpa GMM på den reducerade dimensionen data för bakgrund subtraktion.
Efficient background subtraction for real-time tracking in embedded camera networks
{'venue': "SenSys '12", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}