混合ガウス分布背景モデルを用いた可動カメラ映像の前景分離

摘要

This paper describes foreground segmentation approach for a Pan-Tilt Camera. The approach expands Gaussian mixture models with Walsh spectrums for fixed camera.[1] Our method introduces camera movement by POC[2] into foreground segmentation. In addition, novel Gaussian mixture models are constructed in new areas appeared by camera movement. These models enable detecting foreground regions immediately. Experimental results show the effectiveness of proposed method in video sequence by a Pan-Tilt Camera.%可動カメラによる前景分離アプローチについて述べる。この方法は固定カメラでのWalsh変換を用いた混合ガウス分布モデルを拡張したものである。提案法は空間的な特徴量に基づく前景分離方式に、カメラの移動量を考慮した処理を加える。移動による新しい領域には、独自の初期混合ガウス分布モデルを構築する。これらの分布モデルにより即座に前景分離が行える。実験より、提案手法は可動カメラの映像に対しても正確な前景分離が行えることを示す。