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An Improved Mixture-of-Gaussians Background Model with Frame Difference and Blob Tracking in Video Stream

机译:具有帧差和视频流的框架差异的改进混合 - 高斯背景模型

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摘要

Modeling background and segmenting moving objects are significant techniques for computer vision applications. Mixture-of-Gaussians (MoG) background model is commonly used in foreground extraction in video steam. However considering the case that the objects enter the scenery and stay for a while, the foreground extraction would fail as the objects stay still and gradually merge into the background. In this paper, we adopt a blob tracking method to cope with this situation. To construct the MoG model more quickly, we add frame difference method to the foreground extracted from MoG for very crowded situations. What is more, a new shadow removal method based on RGB color space is proposed.
机译:建模背景和分段移动对象是计算机视觉应用的重要技术。高斯(MOG)背景模型通常用于视频蒸汽中的前景提取。然而,考虑到对象进入风景并停留一段时间,前景提取将失败,因为物体保持静止并逐渐合并到背景中。在本文中,我们采用了一种巨大的跟踪方法来应对这种情况。为了更快地构建MOG模型,我们将帧差异方法添加到从MOG提取的前景以获得非常拥挤的情况。更重要的是,提出了一种基于RGB色彩空间的新的阴影去除方法。

著录项

  • 作者

    Li Yao; Miaogen Ling;

  • 作者单位
  • 年度 2014
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类

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