Sequential Monte-Carlo Estimation of Background Image for Background Subtraction under Changing Illumination
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あらまし 本論文では,照明条件が変化する環境での背景差分法による物体検出を目的とした,背景画像の推 定手法を提案する.本手法では入力画像に対する背景の推定画像を,あらかじめ用意された背景画像の重み付き 線形和として生成する.照明が変化する環境では,各画像の重み係数は時間とともに緩やかに変化する.そこで, 重み係数の変化の予測に逐次モンテカルロ法を適用し,複数の背景画像を背景候補画像として生成する.そして 入力画像と各背景候補画像の差分を計算し,その値がしきい値以下になる画素の数を求め,その画素数が最大と なる画像を 1 枚選び,背景画像の推定結果とする.実験では照明条件(光源の色と明るさ)が変化する状況にお いて背景画像の推定と背景差分法による物体検出を行い,入力画像の 50 %以上が物体に占められている場合で も,提案手法により検出対象が良好に検出できることを確認した. キーワード 背景差分法,照明変化,背景画像推定,逐次モンテカルロ法
[1] Michael Isard,et al. CONDENSATION—Conditional Density Propagation for Visual Tracking , 1998, International Journal of Computer Vision.