Fugu-MT 論文翻訳(概要): Discovering Local Binary Pattern Equation for Foreground Object Removal in Videos

論文の概要: Discovering Local Binary Pattern Equation for Foreground Object Removal in Videos

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.06305v1
Date: Fri, 11 Aug 2023 15:04:06 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-08-15 18:01:22.014314
Title: Discovering Local Binary Pattern Equation for Foreground Object Removal in Videos
Title（参考訳）: ビデオにおける前景物体除去のための局所二項パターン方程式の探索
Authors: Caroline Pacheco do Espirito Silva, Andrews Cordolino Sobral, Antoine Vacavant, Thierry Bouwmans, Felippe De Souza
Abstract要約: 局所二項パターン式を自動的に発見できる新しい記号回帰法を提案する。様々な条件下で屋外の都市景観を実写した実験結果から,提案手法によって発見されたLPPは,従来のLPPディスクリプタよりも有意に優れていたことが示唆された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3374134413353254
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Designing a novel Local Binary Pattern (LBP) process usually relies heavily on human experts' knowledge and experience in the area. Even experts are often left with tedious episodes of trial and error until they identify an optimal LBP for a particular dataset. To address this problem, we present a novel symbolic regression able to automatically discover LBP formulas to remove the moving parts of a scene by segmenting it into a background and a foreground. Experimental results conducted on real videos of outdoor urban scenes under various conditions show that the LBPs discovered by the proposed approach significantly outperform the previous state-of-the-art LBP descriptors both qualitatively and quantitatively. Our source code and data will be available online.
Abstract（参考訳）: 新たなローカルバイナリパターン(LBP)プロセスの設計は通常、その領域における人間の知識と経験に大きく依存する。専門家でさえ、特定のデータセットに最適なLPPを特定するまで、退屈な試行錯誤のエピソードが残されることが多い。この問題に対処するために,背景と前景に分割することで,LBP式を自動的に発見し,シーンの移動部分を除去できる新しい記号回帰法を提案する。様々な条件下で屋外の都市景観を実写した実験結果から,提案手法によって発見されたLCPは,定性的にも定量的にも,従来のLCPディスクリプタよりも有意に優れていた。ソースコードとデータはオンラインで入手できます。

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