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【24h】

動的背景予測モデルによる照明条件変動下での物体検出

机译:使用动态背景预测模型在光照条件波动下进行目标检测

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摘要

動的背景モデルは,背景画素値の変動を確率的にモデル化することで,移動物体領域を頑健に検出することができる.屋外映像観測のために動的背景モデルを利用する場合,従来型のモデルは,背景画素値の微小変動に対しては頑健に背景推定を行うことができるため,映像内に出現する移動物体を検出することが可能である.しかし,背景画素値が変動する理由には,天候の変化により徐々に照明条件が変化する場合が想定される.この場合,モデルのパラメータ更新が追いつかずに,多くのノイズが検出されてしまう傾向にある.そこで,背景画素値が徐々に変化するという条件下では,画素値の変化を予測し,予測値に基づいた動的背景モデルを構築することで,より頑健に移動物体を検出できることを示す.
机译:动态背景模型可以通过概率建模背景像素值的波动来稳健地检测运动对象区域。当使用动态背景模型进行室外图像观察时,常规模型可以针对背景像素值的微小波动可靠地估计背景,因此可以使用出现在图像中的运动物体。可以检测到。然而,假定背景像素值波动的原因是照明条件由于天气的变化而逐渐变化。在这种情况下,无法更新模型参数,并且往往会检测到很多噪声。因此,示出了在背景像素值逐渐变化的条件下,通过预测像素值的变化并基于该预测值构建动态背景模型,可以更加鲁棒地检测运动对象。

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