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An Adaptive Approach for Salient Motion in Dynamic Scenes

机译:动态场景中突出运动的自适应方法

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摘要

We propose an adaptive approach for salient motion in dynamic scenes, which models each video clip of ¦Ó frames with the dynamic texture(DT) model in a holistic manner. The order of the DT model is chosen adaptively by evaluating the increment of singular entropy. A simple and computationally efficient formula is proposed to measure observability. The formula is related to time-domain eigenvalues and eigenvectors, but the eigenvalue decomposition operation is not needed. The foreground-background segmentation can be obtained by thresholding the observability value of each pixel location. Our proposed method is tested on a various sequences set. Its computational efficiency outperforms the state-of-the-art methods and its equal error rate (EER) is lower than most current methods.
机译:我们提出了一种在动态场景中的突出运动的自适应方法,该方法模拟了&#x00a6的每个视频剪辑;Ó 框架与动态纹理(DT)模型以整体方式。 通过评估奇异熵的增量,自适应地选择DT模型的顺序。 提出了一种简单且计算的高效公式来衡量可观察性。 该公式与时域特征值和特征向量有关,但不需要特征值分解操作。 通过阈值达到每个像素位置的可观察性值,可以获得前景背景分割。 我们所提出的方法在各种序列上进行测试。 其计算效率优于最先进的方法及其相等的错误率(eer)低于大多数当前方法。

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