Background subtraction based on robust subspace tracking

Abstract

Este trabalho propõe um método robusto de subtração de fundo online, que detecta o fundo e o primeiro plano em sequências de vídeo. Os métodos de subtração de fundo existentes tendem a ter um desempenho limitado em cenários de ambiente complexo. Neste trabalho, um método de rastreamento de subespaço é usado para atualizar continuamente, ao longo do sequências de vídeo, as estimativas de plano fundo e primeiro plano. O primeiro plano estimado é atualizado continuamente ao reestimar suas características salientes e descartando elementos que potencialmente fazem parte do fundo. Os resultados experimentais sugerem que a abordagem proposta tende a ser eficaz em vídeos com uma ampla gama de cenários complexos e demonstram que nosso método supera algoritmos de subtração de fundo on-line de última geração.

This work proposes a robust online background subtraction method, which detects the background and the foreground in video sequences. Existing background subtraction methods tend to have a limited performance in complex environment scenarios. In this work, a subspace tracking method is used to update continuously, along the video se quences, the background and foreground estimates. The estimated foreground is updated by continuously re-estimating its salient features, and discarding elements that potentially are part of the background. The experimental results suggest that the proposed approach tends to be effective in videos with a wide range of complex backgrounds, and demon strate that our method outperforms state-of-the-art online background subtraction algo rithm