Abstract-Moving skuggor behöver noga övervägas i utvecklingen av robusta dynamiska scenanalyssystem. Rörlig skuggdetektering är avgörande för exakt objektdetektering i videoströmmar eftersom skuggpunkter ofta är felklassificerade som objektpunkter, vilket orsakar fel i segmentering och spårning. Många algoritmer har föreslagits i litteraturen som handlar om skuggor. Det saknas dock fortfarande en jämförande utvärdering av de befintliga strategierna. I detta dokument presenterar vi en omfattande undersökning av rörliga metoder för skuggdetektering. Vi organiserar bidrag som rapporteras i litteraturen i fyra klasser två av dem är statistiska och två är deterministiska. Vi presenterar också en jämförande empirisk utvärdering av representativa algoritmer utvalda från dessa fyra klasser. Nya kvantitativa (detektions- och diskrimineringsfrekvens) och kvalitativa mått (scen- och objektoberoende, flexibilitet i skuggsituationer och robusthet mot buller) föreslås för att utvärdera dessa klasser av algoritmer på en referensuppsättning av inomhus- och utomhusvideosekvenser. Dessa videosekvenser och tillhörande "groundtruth"-data görs tillgängliga på http://cvrrr.ucsd.edu/aton/shadow så att andra i samhället kan experimentera med nya algoritmer och mätvärden.
Referensreferensreferensdokumentet innehåller en omfattande undersökning av de flesta kända metoder som hanterar rörlig skuggidentifiering.
Detecting Moving Shadows: Algorithms and Evaluation
{'venue': 'IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell.', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}