論文の概要: Co-occurrence Background Model with Superpixels for Robust Background Initialization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.12931v1
• Date: Sun, 29 Mar 2020 02:48:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-18 13:40:43.812127
• Title: Co-occurrence Background Model with Superpixels for Robust Background Initialization
• Title（参考訳）: ロバスト背景初期化のためのスーパーピクセルを用いた共起背景モデル
• Authors: Wenjun Zhou, Yuheng Deng, Bo Peng, Dong Liang and Shun'ichi Kaneko
• Abstract要約: 超画素セグメンテーションを用いた共起背景モデルを開発した。 挑戦的ベンチマーク(SBMnet)のデータセットから得られた結果は、さまざまな課題の下でパフォーマンスを評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.955692396874678
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Background initialization is an important step in many high-level applications of video processing,ranging from video surveillance to video inpainting.However,this process is often affected by practical challenges such as illumination changes,background motion,camera jitter and intermittent movement,etc.In this paper,we develop a co-occurrence background model with superpixel segmentation for robust background initialization. We first introduce a novel co-occurrence background modeling method called as Co-occurrence Pixel-Block Pairs(CPB)to generate a reliable initial background model,and the superpixel segmentation is utilized to further acquire the spatial texture Information of foreground and background.Then,the initial background can be determined by combining the foreground extraction results with the superpixel segmentation information.Experimental results obtained from the dataset of the challenging benchmark(SBMnet)validate it's performance under various challenges.
• Abstract（参考訳）: 背景初期化は,映像監視から映像インパインティングに至るまで,多くのハイレベルなビデオ処理アプリケーションにおいて重要なステップである。しかしながら,このプロセスは,照明変化,背景運動,カメラジッタ,間欠的運動などの実践的課題にしばしば影響される。この記事では,背景初期化を強固にするためのスーパーピクセルセグメンテーションを用いた共起背景モデルを開発する。 We first introduce a novel co-occurrence background modeling method called as Co-occurrence Pixel-Block Pairs(CPB)to generate a reliable initial background model,and the superpixel segmentation is utilized to further acquire the spatial texture Information of foreground and background.Then,the initial background can be determined by combining the foreground extraction results with the superpixel segmentation information.Experimental results obtained from the dataset of the challenging benchmark(SBMnet)validate it's performance under various challenges.

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