Hysteresis-based selective Gaussian-mixture model for real-time background update
Notice bibliographique
Résumé
We propose a novel Mixture of Gaussian (MOG)-based real-time background update technique. The proposed technique consists of a new selective matching scheme based on the combined approaches of component ordering and winner-takes-all. This matching scheme not only selects the most probable component for the first matching with new pixel data, greatly improving performance, but also simplifies pixel classification and component replacement in case of no match. Further performance improvement achieved by using a new simple and functional component variance adaptation formula. Also in this technique, the proposed new hysteresis-based component matching and temporal motion history schemes improve segmentation quality. Component hysteresis matching improves detected foreground object blobs by reducing the amount of cracks and added shadows, while motion history preserves the integrity of moving objects boundaries, both with minimum computational overhead. The proposed background update technique implicitly handles both gradual illumination change and temporal clutter problems. The problem of shadows and ghosts is partially addressed by the proposed hysteresis-based matching scheme. The problem of persistent sudden illumination changes and camera movements are addressed at frame level depending on the percentage of pixels classified as foreground. We implemented three different state-of-the-art background update techniques and compared their segmentation quality and computational performance with those of the proposed technique. Experimental results on reference outdoor sequences and real traffic surveillance streams show that the proposed technique improved segmentation accuracy for extracting moving objects of interest compared to other reference techniques.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».