Abstract-Segmentering av förgrundsobjekt av intresse från en bildsekvens är en viktig uppgift i de flesta smarta kameror. Bakgrund subtraktion är en populär och effektiv teknik som används för segmentering. Metoden förutsätter att en bakgrundsmodell av scenen under analys är känd. Men under många praktiska omständigheter är den inte tillgänglig och måste beräknas utifrån belamrade bildsekvenser. Med inbyggda system som målplattform föreslår vi i detta dokument en sekventiell teknik för bakgrundsuppskattning under sådana förhållanden, med låga krav på beräkning och minne. Det första steget är något liknande det för den nyligen föreslagna agglomerativa metoden för skattning av bakgrundsbilden, där bildsekvenser analyseras block för block. För varje blockplats upprätthålls en representativ uppsättning som innehåller tydliga block som erhålls längs dess tidslinje. Nyheterna ligger i att iterativt fylla i bakgrundsområden genom att välja de lämpligaste kandidatblocken enligt de kombinerade frekvenssvaren i utökade versioner av kandidatblocket och dess grannskap. Det antas att det lämpligaste blocket resulterar i den smidigaste reaktionen, indirekt genomdriva den rumsliga kontinuiteten av strukturer inom en scen. Experiment på verkliga övervakningsvideor visar fördelarna med den föreslagna metoden.
Reddy och Al. I REF föreslogs en sekventiell teknik för bakgrundsuppskattning som inte kräver lagring av flera ramar.
An efficient background estimation algorithm for embedded smart cameras
{'venue': '2009 Third ACM/IEEE International Conference on Distributed Smart Cameras (ICDSC)', 'journal': '2009 Third ACM/IEEE International Conference on Distributed Smart Cameras (ICDSC)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}