Abstract Utseende modellering är mycket viktigt för bakgrund modellering och objektspårning. Subrymd inlärningsbaserade algoritmer har använts för att modellera utseendet på objekt eller scener. Nuvarande subrymdsbaserade algoritmer för vektorer kan inte på ett effektivt sätt representera rumsliga korrelationer mellan pixelvärden. Aktuella tensor subrymdsbaserade algoritmer konstruerar en offline representation av bildensembler, och aktuella online tensor subrymdslärande algoritmer kan inte tillämpas på bakgrundsmodellering och objektspårning. I detta papper föreslår vi en online tensor subspace learning algoritm som modellerar utseende Elektroniskt tilläggsmaterial Den online-versionen av denna artikel (doi:10.1007/s11263-010-0399-6) innehåller tilläggsmaterial, som är tillgänglig för auktoriserade användare. förändringar genom att gradvis lära sig en tensor subrymd representation genom adaptiv uppdatering av provet medelvärde och en eigenbasis för varje veckling matris av tensor. Den föreslagna inkrementella tensor subspace lärande algoritm tillämpas på förgrund segmentering och objektspårning för gråskala och färg bildsekvenser. De nya bakgrundsmodellerna fångar scenernas inneboende spatiotemporala egenskaper. Den nya spårningsalgoritmen fångar ett objekts utseendeegenskaper under spårningen och använder ett partikelfilter för att uppskatta det optimala objekttillståndet. Experimentella utvärderingar mot toppmoderna algoritmer visar löftet och effektiviteten hos den föreslagna inkrementella underrymdens inlärningsalgoritm och dess tillämpningar för förgrundssegmentering och objektspårning.
Hu m.fl. REF konstruera en tensor subspace som beskrivningen av målet utseende, där medelvärdet och eigenbasis av tensorer kan uppdateras online.
Incremental Tensor Subspace Learning and Its Applications to Foreground Segmentation and Tracking
{'venue': 'International Journal of Computer Vision', 'journal': 'International Journal of Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}