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Fine-level moving object detection using region-based background/foreground model

机译:使用基于区域的背景/前景模型的微量移动对象检测

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摘要

Background subtraction forms the first stage in an automated visual surveillance system. Most fine-level background subtraction techniques are based on the analysis of pixel-based distribution, while region-based models are more robust to dynamic backgrounds. Hence, it is reasonable to refine the coarse foreground extracted by region-based subtraction, so that detailed shape information can be available just like the result of pixel-based subtraction. In this paper, we propose a method for the fine processing of coarse foreground block.
机译:背景减法在自动视觉监控系统中形成第一阶段。 大多数细级背景减法技术基于对基于像素的分布的分析,而基于区域的模型对动态背景更鲁棒。 因此,优化由基于区域的减法提取的粗糙前景是合理的,从而可以类似地提供详细的形状信息,就像基于像素的减法的结果一样。 在本文中,我们提出了一种用于粗糙前景块的精细处理的方法。

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