論文の概要: Learning Spatial-Temporal Regularized Tensor Sparse RPCA for Background Subtraction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.15576v1
• Date: Wed, 27 Sep 2023 11:21:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-28 14:06:09.757986
• Title: Learning Spatial-Temporal Regularized Tensor Sparse RPCA for Background Subtraction
• Title（参考訳）: 背景抽出のための時空間正規化テンソルスパースRPCAの学習
• Authors: Basit Alawode and Sajid Javed
• Abstract要約: 正確な背景抽出のための時空間正規化テンソルスパース RPCA アルゴリズムを提案する。 6つのパブリックなバックグラウンドサブトラクションデータセットで実験が行われる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.825970634402847
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Video background subtraction is one of the fundamental problems in computer vision that aims to segment all moving objects. Robust principal component analysis has been identified as a promising unsupervised paradigm for background subtraction tasks in the last decade thanks to its competitive performance in a number of benchmark datasets. Tensor robust principal component analysis variations have improved background subtraction performance further. However, because moving object pixels in the sparse component are treated independently and do not have to adhere to spatial-temporal structured-sparsity constraints, performance is reduced for sequences with dynamic backgrounds, camouflaged, and camera jitter problems. In this work, we present a spatial-temporal regularized tensor sparse RPCA algorithm for precise background subtraction. Within the sparse component, we impose spatial-temporal regularizations in the form of normalized graph-Laplacian matrices. To do this, we build two graphs, one across the input tensor spatial locations and the other across its frontal slices in the time domain. While maximizing the objective function, we compel the tensor sparse component to serve as the spatiotemporal eigenvectors of the graph-Laplacian matrices. The disconnected moving object pixels in the sparse component are preserved by the proposed graph-based regularizations since they both comprise of spatiotemporal subspace-based structure. Additionally, we propose a unique objective function that employs batch and online-based optimization methods to jointly maximize the background-foreground and spatial-temporal regularization components. Experiments are performed on six publicly available background subtraction datasets that demonstrate the superior performance of the proposed algorithm compared to several existing methods. Our source code will be available very soon.
• Abstract（参考訳）: ビデオ背景のサブトラクションは、すべての動くオブジェクトをセグメント化することを目的としたコンピュータビジョンの基本的な問題の1つである。 ロバストな主成分分析は、多くのベンチマークデータセットの競合性能のおかげで、過去10年間にバックグラウンドサブトラクションタスクのための有望な教師なしのパラダイムとして特定されてきた。 引張剛性主成分分析のバリエーションは、背景減算性能をさらに向上させた。 しかし、スパースコンポーネント内のオブジェクト画素の移動は独立して処理され、空間-時間構造-スパース制約に従わなくてもよいため、動的背景、カモフラージュ、カメラジッタ問題のあるシーケンスでは性能が低下する。 本研究では,正確な背景抽出のための時空間正規化テンソルスパースRPCAアルゴリズムを提案する。 スパース成分の中では、正規化グラフ-ラプラシア行列の形で時空間正規化を課す。 これを実現するために、入力テンソル空間位置を横切るグラフと、時間領域においてその正面スライスを横切るグラフを2つ構築する。 目的関数を最大化しながら、テンソルスパース成分をグラフラプラシア行列の時空間固有ベクトルとして機能させる。 スパース成分中の非連結移動物体画素は、時空間構造からなるため、グラフベースの正規化により保存される。 さらに,背景・背景・空間・時間的規則化コンポーネントを協調的に最大化するために,バッチとオンラインに基づく最適化手法を用いた独自の目的関数を提案する。 提案手法は,既存の手法と比較して,提案手法の優れた性能を示す6つの背景抽出データセットを用いて実験を行った。 ソースコードはもうすぐ手に入るでしょう。

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