Foreground Segmentation in Video Sequences with a Dynamic Background
Notice bibliographique
Résumé
Segmentation of a moving foreground from video sequences, in the presence of a rapidly changing background, is a difficult problem. In this paper, a novel technique for an effective segmentation of the moving foreground from video sequences with a dynamic background is developed. The segmentation problem is treated as a problem of classifying the foreground and background pixels of a video frame using the color components of the pixels as multiple features of the images. The gray levels of the pixels and the hue and saturation level components in the HSV representation of the pixels of a frame are used to form a scalar-valued feature image. This feature image incorporating multiple features of the pixels is then used to devise a simple classification scheme in the framework of a support vector machine classifier. Unlike some other data classification approaches for foreground segmentation in which a priori knowledge of the shape and size of the moving foreground is essential, in the proposed method, training samples are obtained in an automatic manner. In order to assess the effectiveness of the proposed method, the new scheme is applied to a number of video sequences with a dynamic background and the results are compared with those obtained by using other existing methods. The subjective and objective results show the superiority of the proposed scheme in providing a segmented foreground binary mask that fits more closely with the corresponding ground truth mask than those obtained by the other methods do.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».