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Erschienen in:
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2017 | OriginalPaper | Buchkapitel

Background Modeling Using Temporal-Local Sample Density Outlier Detection

verfasst von : Wei Zeng, Mingqiang Yang, Feng Wang, Zhenxing Cui

Erschienen in: Proceedings of International Conference on Computer Vision and Image Processing

Verlag: Springer Singapore

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Abstract

Although researchers have proposed different kinds of techniques for background subtraction, we still need to produce more efficient algorithms in terms of adaptability to multimodal environments. We present a new background modeling algorithm based on temporal-local sample density outlier detection. We use the temporal-local densities of pixel samples as the decision measurement for background classification, with which we can deal with the dynamic backgrounds more efficiently and accurately. Experiment results have shown the outstanding performance of our proposed algorithm with multimodal environments.

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Literatur
1.
O. Barnich and M. Van Droogenbroeck.: ‘ViBe: A Universal Background Subtraction Algorithm for Video Sequences’, IEEE Transactions on Image Processing, 2011, 20(6), p 1709–1724
2.
3.
M. M. Breunig, H.P. Kriegel, R.T. Ng, and J.Sander,: ‘LOF: Identifying Density-based Local Outliers’, SIGMOD RECORD, 2000, 29(2), p 93–104
4.
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N. Goyette, P.-M. Jodoin, F. Porikli, J. Konrad, and P. Ishwar, changedetection.net: A new change detection benchmark dataset, in Proc. IEEE Workshop on Change Detection (CDW-2012) at CVPR-2012, Providence, RI, 16–21 Jun., 2012
6.
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7.
L. Maddalena, A. Petrosino,: ‘A Self-Organizing Approach to Background Subtraction for Visual Surveillance Applications’, IEEE Transactions on Image Processing, 2008, 17(8), p 1168–1177
8.
G. Allebosch, F. Deboeverie, ‘EFIC: Edge based Foreground background segmentation and Interior Classification for dynamic camera viewpoints’, In Advanced Concepts for Intelligent Vision Systems (ACIVS), Catania, Italy, pp. Accepted, 2015
9.
Z. Zivkovic, F. van der Heijden,: ‘Efficient adaptive density estimation per image pixel for the task of background subtraction’, Pattern Recognition Letters, 2006, 27(7), p 773–780
10.
L. Maddalena, A. Petrosino, “The SOBS algorithm: what are the limits?”, in proc of IEEE Workshop on Change Detection, CVPR 2012
11.
Dong Liang, Shun’ichi Kaneko, “Improvements and Experiments of a Compact Statistical Background Model”, arXiv:​1405.​6275
Metadaten
Titel
Background Modeling Using Temporal-Local Sample Density Outlier Detection
verfasst von
Wei Zeng
Mingqiang Yang
Feng Wang
Zhenxing Cui
Copyright-Jahr
2017
Verlag
Springer Singapore
Buch
Proceedings of International Conference on Computer Vision and Image Processing

Print ISBN: 978-981-10-2103-9

Electronic ISBN: 978-981-10-2104-6

Copyright-Jahr: 2017

DOI
https://doi.org/10.1007/978-981-10-2104-6_1

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    Bildnachweise