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【24h】

Background subtraction based on nonparametric Bayesian estimation

机译:基于非参数贝叶斯估计的背景减法

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摘要

Background subtraction, the task of separating foreground pixels from background pixels in a video, is an important step in video processing. Comparing with the parametric background modeling methods, nonparametric methods use a model selection criterion to choose the right number of components for each pixel online. We model the background subtraction problem with the Dirichlet process mixture, which constantly adapts both the parameters and the number of components of the mixture to the scene.
机译:背景减除是将视频中的前景像素与背景像素分离的任务,是视频处理中的重要步骤。与参数背景建模方法相比,非参数方法使用模型选择标准为每个在线像素选择正确数量的分量。我们使用Dirichlet过程混合物对背景扣除问题进行建模,该过程不断地根据场景调整混合物的参数和成分数量。

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