Background subtraction based on robust subspace tracking
dc.contributor.advisor | Scharcanski, Jacob | pt_BR |
dc.contributor.author | Pinzas, Xander Cortez | pt_BR |
dc.date.accessioned | 2023-11-11T03:26:05Z | pt_BR |
dc.date.issued | 2023 | pt_BR |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10183/267051 | pt_BR |
dc.description.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. | pt_BR |
dc.description.abstract | 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 | en |
dc.format.mimetype | application/pdf | pt_BR |
dc.language.iso | eng | pt_BR |
dc.rights | Open Access | en |
dc.subject | Aprendizagem | pt_BR |
dc.subject | Subspace learning | en |
dc.subject | Robust principal component analysis | en |
dc.subject | Análise de Componentes Principais (PCA) | pt_BR |
dc.subject | Visão computacional | pt_BR |
dc.subject | Robust Subspace Tracking | en |
dc.subject | Imagem | pt_BR |
dc.subject | Salient detection | en |
dc.subject | Background Subtraction | en |
dc.subject | Compressive Sensing | en |
dc.title | Background subtraction based on robust subspace tracking | pt_BR |
dc.title.alternative | Subtração de fundo baseado em rastreamento robusto de subespaço | en |
dc.type | Dissertação | pt_BR |
dc.identifier.nrb | 001186021 | pt_BR |
dc.degree.grantor | Universidade Federal do Rio Grande do Sul | pt_BR |
dc.degree.department | Instituto de Informática | pt_BR |
dc.degree.program | Programa de Pós-Graduação em Computação | pt_BR |
dc.degree.local | Porto Alegre, BR-RS | pt_BR |
dc.degree.date | 2023 | pt_BR |
dc.degree.level | mestrado | pt_BR |
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Exact and Earth Sciences (5101)Computation (1756)