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2009 | OriginalPaper | Buchkapitel

Background Subtraction Techniques: Systematic Evaluation and Comparative Analysis

verfasst von : Sonsoles Herrero, Jesús Bescós

Erschienen in: Advanced Concepts for Intelligent Vision Systems

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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Moving object detection is a critical task for many computer vision applications: the objective is the classification of the pixels in the video sequence into either foreground or background. A commonly used technique to achieve it in scenes captured by a static camera is Background Subtraction (BGS). Several BGS techniques have been proposed in the literature but a rigorous comparison that analyzes the different parameter configuration for each technique in different scenarios with precise ground-truth data is still lacking. In this sense, we have implemented and evaluated the most relevant BGS techniques, and performed a quantitative and qualitative comparison between them.

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Metadaten
Titel
Background Subtraction Techniques: Systematic Evaluation and Comparative Analysis
verfasst von
Sonsoles Herrero
Jesús Bescós
Copyright-Jahr
2009
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-04697-1_4

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