Pixel-Based Adaptive Segmenter(PBAS)检测算法,是基于像素的无参数模型,该算法结合了SACON和VIBE两个算法的优势,并在这两个算法的基础上改进而来,SACON和VIBE算法的介绍,请参考: [背景建模]SACON http://www.cnblogs.com/dwdxdy/p/3530862.html [背景建模]VIBE http://www.cnblogs.com/dwdxdy/p/3527891.html 创新点: 1).引入控制论的思想,使前景判断阈…

申明,本文非笔者原创,原文转载自:http://blog.csdn.net/kcust/article/details/9931575 Pixel-Based Adaptive Segmenter(PBAS)检測算法,从思路和框架上看,该算法是结合了SACON和VIBE两个算法的优势,并进行了一些细微的改进而成的,算法在检測性能上优于SACON和VIBE.可能有些朋友对SACON和VIBE不熟,以下首先分别简介下SACON和VIBE算法. (1)SACON算法        SACON算法通过保…

本文是根据M. Hofmann等人在2012年的IEEE Workshop on Change Detection上发表的"Background Segmentation with Feedback: The Pixel-Based Adaptive Segmenter",并结合自己的理解而成的,论文转载请注明出处:http://blog.csdn.net/kezunhai.         Pixel-Based Adaptive Segmenter(PBAS)检测算法,从思路和框架…

前面几篇文章简单介绍了BgsLibrary的入口函数.视频分析和视频捕获模块,本文将简单介绍帧处理模块,即对每一帧进行处理的函数,也就是真正调用背景建模算法的接口处. 下面贴出源码供大家分析: #include "FrameProcessor.h" #include <iomanip> namespace bgslibrary { FrameProcessor::FrameProcessor() : firstTime(true), frameNumber(0), dura…

SOBS(self-Organizing through artificial neural networks)是一种基于自组织神经网络的背景差分算法,主要是借鉴神经网络的特性,一个网络输入节点,对应多个中间节点,将背景模型中的一个像素映射到模型的多个位置,并采用了像素邻域空间相关的更新方式,使邻域的信息进一步融入模型中,使得算法具有邻域空间相关性. 算法伪代码 背景模型建立 选择背景模型的映射大小,一般选取n = 3,即一个像素点对应于模型中的3*3块,背景模型相比于原始图像扩大了9倍. 选择…

PbModel是基于概率模型的背景差分算法,其基本思想是像素点会因光照变化.运动物体经过产生多种颜色值,但是一段时间内,像素点处于静止状态的时间会比处于运动状态的时间长.因而一段时间内,像素点某个颜色值出现的概率会高于其他颜色值,高概率的颜色值即为该像素点的背景值. 创新点 1.关注基于概率的背景模型的内存占用率和计算复杂度 基于概率的背景模型是常用的背景建模方法,但是现有一些算法,其内存占用率高,计算复杂度大. 该算法利用聚类减少内存占用率,将像素点可能出现的颜色值,按距离聚类,以聚类中心代替…

ViBe是一种像素级的背景建模.前景检测算法,该算法主要不同之处是背景模型的更新策略,随机选择需要替换的像素的样本,随机选择邻域像素进行更新.在无法确定像素变化的模型时,随机的更新策略,在一定程度上可以模拟像素变化的不确定性. 背景模型的初始化 初始化是建立背景模型的过程,一般的检测算法需要一定长度的视频序列学习完成,影响了检测的实时性,而且当视频画面突然变化时,重新学习背景模型需要较长时间. ViBe算法主要是利用单帧视频序列初始化背景模型,对于一个像素点,结合相邻像素点拥有相近像素值的空间分…

一.相关博客 背景建模相关资料收集,各个链接都已给出. 资料,不可能非常完整,以后不定期更新. -----------------切割线----------------- 这个哥们总结的非常好啊,看完了基本就有一个比較"全面"的认知可.能够侃晕一些外行了,哈哈哈... 千里8848: 背景建模(一) Evaluation of Background Subtraction Techniques for Video Surveillance 背景建模(二)--以像素值为特征的方法(1)…

1,CodeBook的来源 先考虑平均背景的建模方法.该方法是针对每一个像素,累积若干帧的像素值,然后计算平均值和方差,以此来建立背景模型,相当于模型的每一个像素含有两个特征值,这两个特征值只是单纯的统计量,没有记录该像素值的历史起伏,即没有考虑时间序列和噪声干扰,不具备鲁棒性,因此建模时不能有运动前景的部分,要求光线保持不变. 如果我们考虑到时间起伏序列建模,比如利用60帧图像建模,对于每一个像素点会产生60个像素值,分别给他们加上60个相关的权值,或者进一步统计不同像素值出现的频次或者距离,…

1,CodeBook算法流程介绍 CodeBook算法的基本思想是得到每个像素的时间序列模型.这种模型能很好地处理时间起伏,缺点是需要消耗大量的内存.CodeBook算法为当前图像的每一个像素建立一个CodeBook(CB)结构,每个CodeBook结构又由多个CodeWord(CW)组成. CB和CW的形式如下: CB={CW1,CW2,…CWn,t} CW={lHigh,lLow,max,min,t_last,stale} 其中n为一个CB中所包含的CW的数目,当n太小时,退化为简单背景,当…