Abstract-Accurate upptäckt av rörliga objekt är en viktig föregångare till stabil spårning eller igenkänning. I detta dokument presenterar vi ett system för att upptäcka objekt som har tre innovationer jämfört med befintliga strategier. För det första ifrågasätts modellen av intensiteten av bild pixlar som oberoende slumpmässiga variabler och det hävdas att användbar korrelation finns i intensiteter av rumsligt proximala bildpunkter. Denna korrelation utnyttjas för att upprätthålla höga nivåer av detektionsnoggrannhet i närvaro av dynamiska bakgrunder. Genom att använda en icke-parametrisk densitetsuppskattningsmetod över en gemensam domänomfångsrepresentation av bildpixlar, modelleras multimodala rumsliga osäkerheter och komplexa beroenden mellan domänen (lokalisering) och området (färg) direkt. Vi föreslår en bakgrundsmodell som en enda sannolikhetstäthet. För det andra föreslås tidsbeständighet som ett detektionskriterium. Till skillnad från tidigare metoder för objektdetektering som detekterar objekt genom att bygga adaptiva modeller av bakgrunden, är förgrunden modellerad för att öka upptäckten av objekt (utan explicit spårning) eftersom objekt som detekteras i den föregående ramen innehåller väsentliga bevis för detektion i den aktuella ramen. Slutligen används bakgrunds- och förgrundsmodellerna konkurrenskraftigt i ett MAP-MRF-beslutsramverk, där rumsliga sammanhang betonas som ett villkor för att upptäcka intressanta objekt och den bakre funktionen maximeras effektivt genom att man hittar den minsta skärningen av en kapacierad graf. Experimentell validering av den föreslagna metoden utförs och presenteras på en rad olika dynamiska scener.
I REF modelleras bakgrunden av en enda sannolikhetstäthetsfunktion med en icke-parametrisk täthetsberäkningsmetod över en gemensam domänomfångsrepresentation av bildpixlar.
Bayesian modeling of dynamic scenes for object detection
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}