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A Novel Approach to Robust Background Subtraction

机译:稳健背景扣除的新方法

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摘要

Nowadays, background model does not have any robust solution and constitutes one of the main problems in surveillance systems. Researchers work in several approaches in order to get better background pixel models. This is a previous step to apply the background subtraction technique and results are not as good as people expect. We propose a novel approach to the background subtraction technique without a strong dependence of the background pixel model. We compare our algorithm versus Wallflower algorithm [1]. We use the standards deviation of the difference as an independent initial parameter to reach an adjusted threshold for every moment. This solution is more efficient computationally than the wallflower approach.
机译:如今,背景模型没有任何鲁棒的解决方案,并且构成了监视系统中的主要问题之一。为了获得更好的背景像素模型,研究人员采用了几种方法。这是应用背景减法技术的前一步,结果不如人们期望的那样好。我们提出了一种新的背景扣除技术方法,该方法无需背景像素模型的强烈依赖。我们将算法与Wallflower算法进行比较[1]。我们使用差异的标准偏差作为独立的初始参数,以随时达到调整后的阈值。该解决方案在计算方面比壁花方法更有效。

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