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2007 | OriginalPaper | Chapter

Real-Time Foreground-Background Segmentation Using Adaptive Support Vector Machine Algorithm

Authors : Zhifeng Hao, Wen Wen, Zhou Liu, Xiaowei Yang

Published in: Artificial Neural Networks – ICANN 2007

Publisher: Springer Berlin Heidelberg

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In this paper, a SVM regression based method is proposed for background estimation and foreground detection. Incoming frames are treated as time series and a fixed-scale working-set selecting strategy is specifically designed for real-time background estimation. Experiments on two representat-ive videos demonstrate the application potential of the proposed algorithm and also reveal some problems underlying it. Both the positive and negative reports from our study offer some useful information for researchers both in the field of image processing and that of machine learning.

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Metadata
Title
Real-Time Foreground-Background Segmentation Using Adaptive Support Vector Machine Algorithm
Authors
Zhifeng Hao
Wen Wen
Zhou Liu
Xiaowei Yang
Copyright Year
2007
Publisher
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-540-74695-9_62

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