論文の概要: A New Robust Scalable Singular Value Decomposition Algorithm for Video Surveillance Background Modelling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.10680v1
• Date: Wed, 22 Sep 2021 12:20:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-23 18:00:23.639195
• Title: A New Robust Scalable Singular Value Decomposition Algorithm for Video Surveillance Background Modelling
• Title（参考訳）: ビデオサーベイランス背景モデリングのための新しいロバストスケーラブル特異値分解アルゴリズム
• Authors: Subhrajyoty Roy, Ayanendranath Basu and Abhik Ghosh
• Abstract要約: 自動化ビデオ監視における基本的なアルゴリズムタスクは、背景と前景のオブジェクトを分離することである。 改ざんされたフレームを分類し、改ざんしたフレームを捨てた後の残りのフレームを解析する一般的なアプローチは、情報の喪失をもたらす。 そこで本稿では,高密度電力分散に基づく頑健な特異値分解(SVD)手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.66840768820136
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A basic algorithmic task in automated video surveillance is to separate background and foreground objects. Camera tampering, noisy videos, low frame rate, etc., pose difficulties in solving the problem. A general approach which classifies the tampered frames, and performs subsequent analysis on the remaining frames after discarding the tampered ones, results in loss of information. We propose a robust singular value decomposition (SVD) approach based on the density power divergence to perform background separation robustly even in the presence of tampered frames. We also provide theoretical results and perform simulations to validate the superiority of the proposed method over the few existing robust SVD methods. Finally, we indicate several other use-cases of the proposed method to show its general applicability to a large range of problems.
• Abstract（参考訳）: 自動化ビデオ監視における基本的なアルゴリズムタスクは、背景と前景のオブジェクトを分離することである。 カメラの改ざん、騒がしいビデオ、低フレームレートなど、問題解決には困難が伴う。 改ざんされたフレームを分類し、改ざんしたフレームを捨てた後の残りのフレームを解析する一般的なアプローチは、情報の喪失をもたらす。 そこで本稿では,高密度電力分散に基づく頑健な特異値分解(SVD)手法を提案する。 また,提案手法が既存の頑健なSVD法よりも優れていることを示すため,理論的結果を提供し,シミュレーションを行う。 最後に,提案手法の汎用性を示すために,提案手法の他のいくつかのユースケースを提案する。

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