Multiresolution Based Gaussian Mixture Model for Background Suppression
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This paper aims toward improving background suppression from video frames by incorporating multiresolution features in Gaussian mixture model (GMM). GMM has proven its place for background modeling due to its better applicability and robustness compared with other popular methods in literature. However, GMM fails in a number of situations such as noisy and non-stationary background, slow foregrounds, and illumination variation. Extensions to GMM have also been proposed to increase accuracy in expense of increased complexity, decrease in execution speed, and reduced applicability. In view of the above, this paper aims to provide a methodology to assimilate useful multiresolution features with GMM that considerably improves the performance. The contributions of this paper are: 1) a novel framework to incorporate wavelet subbands in GMM to improve its performance; 2) an approach to incorporate variable number of clusters in the aforesaid framework; and 3) a generic platform to use any multiresolution decomposition based GMM for background suppression. Extensive experimentations on several video sequences are performed to verify the improvement in accuracy compared with conventional GMM as well as a number of state-of-the-arts approaches. Along with qualitative and quantitative analysis, justification on the use of multiresolution is provided for clarification.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle