一种用于前景目标检测的鲁棒局部二值相似模式
计算机视觉与模式识别
2018-10-19 v2
摘要
由于前景目标提取在视频监控中对目标跟踪与识别具有重要意义，准确且快速地提取前景目标是亟待解决的最重要问题之一。尽管近年来已提出许多前景目标检测方法，但由于光照变化和动态背景的挑战，该问题仍被认为十分棘手。本文提出了一种鲁棒的前景目标检测方法，其贡献体现在两个方面。首先，我们提出了一种名为鲁棒局部二值相似模式（RLBSP）的鲁棒纹理算子，该算子对光照变化和动态背景表现出很强的鲁棒性。其次，结合颜色和纹理特征来表征像素表示，二者相互补偿以充分发挥各自优势。在CDnet 2012数据集上进行的综合实验表明，所提方法优于现有最优方法。
引用
@article{arxiv.1810.06797,
title = {A Robust Local Binary Similarity Pattern for Foreground Object Detection},
author = {Dongdong Zeng and Ming Zhu and Hang Yang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1810.06797},
year = {2018}
}
备注
2 pages