Marc Van Droogenbroeck的会议PPT阅读 背景提取和背景生成
1. Introduction
视频序列中的运动分析有两种方法:
(1)Tracking,基于运动估计的方法。步骤:检测角点->找到下一帧的对应特征点->基于一个模型,跟踪这个点(object level)
(2)基于背景提取的运动分析。步骤:建立背景模型->与模型比较->提取前景。
- 基于背景提取的evaluation评价指标为:分类相关的指标,precision, recall, ROC space, F1, error rate
- 步骤:初始化——》分割——》更新
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方法分类:
- PDF估计(统计模型方法)如GMM,是估计均值和标准差;KDE是从past samples中估计PDF
- learning/dictionaried based techiniques: codebooks, bag of words
- 基于data reduction的方法:Robust PCA
- 挑战:找到先验知识,并且能够根据各种challenge场景更新knowlege。
2. Background generation
- 背景提取和背景生成是有差异的。有一个IEEE的场景背景建模的比赛 http://pione.dinf.usher*e.ca/sbmc2016/
- 作者写了一个LaBGen的算法,排名第4。
- paper:LaBGen: A Method Based on Motion Detection for Generating the Background of a Scene, B. Laugraud, S. Piérard and M. Van Droogenbroeck, to appear in Pattern Recognition Letters, 2016.
- LaBGen算法原理:使用时域中值滤波;基于pixel/patch的运动检测算法(还是背景提取);
- 背景生成的质量与背景提取方法无关,负相关。
- 时域中值滤波算法是最好的技术之一,ADI/LOCI
3. What's next?
更多的机器学习。Deep learning for extracting the background in video scenes.