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  • 目标检测中背景建模方法 [转]

    最近一直在做前景检测方面的研究,刚开始主要是做一些工程性的应用,为了解决工程方面的问题,下了不少功夫,也看了不少最近国内外的文章。一直想做个总结,拖着拖着,终究却写成这篇极不成功的总结。      背景建模或前景检测的算法主要有:

    1. Single Gaussian (单高斯模型)

    Real-time tracking of the human body

    2. 混合高斯模型(Mixture of Gaussian Model)

    An improved adaptive background mixture model for real-time tracking with shadow detection

    3. 滑动高斯平均(Running Gaussian average)---Single Gaussian

    Real-time tracking of the human body

    对于单高斯和混合高斯估计大家都熟悉,这里不再累述(混合高斯在现有的背景建模算法中应该算是比较好的,很多新的算法或改进的算法都是基于它的一些原理的不同变体,但混合高斯算法的缺点是计算量相对比较大,速度偏慢,对光照敏感);

    4. 码本 (CodeBook)

    Real-time foreground–background segmentation using codebook model

    Real-time foreground-background segmentation using a modified codebook model

    对与Codebook算法,曾经做过实验,效果还可以,后来也有多种变体,没有进一步的进行研究,但算法对光照也敏感);

    5. 自组织背景检测( SOBS-Self-organization background subtraction)

    A self-Organizing approach to background subtraction for+visual surveillance

    对于自组织背景建模算法即SOBS算法,该算法对光照有一定的鲁棒性,但MAP的模型比输入图片大,计算量比较大,但是可以通过并行处理来解决算法的速度问题,可以进行尝试;

    6. 样本一致性背景建模算法 (SACON)

    A consensus-based method for tracking

    A consensus-based method for tracking-Modelling background scenario and foreground appearance

    SACON-Background subtraction based on a robust consensus method

    SACON算法是基于统计的知识,代码实现过,并做过实验,效果还可以,但没有进一步的分析;

    7. VIBE算法

    vibe

    ViBe-A Universal Background Subtraction

    VIBE算法是B哥的一个大作,网上有现成的算法可用,但已申请了专利,用于做研究还是可以的,该算法速度非常快,计算量比较小,而且对噪声有一定的鲁棒性,检测效果不错;

    8. 基于颜色信息的背景建模方法(Color)

    A statistical approach for real-time robust background subtraction and shadow detection

    基于颜色信息的背景建模方法,简称Color算法,该算法将像素点的差异分解成Chromaticity差异和Brightness差异,对光照具有很强的鲁棒性,并有比较好的效果,计算速度也比较快,基本可以满足实时性的要求,做了许多视频序列的检测,效果比较理想;

    9. 统计平均法

    10. 中值滤波法( Temporal Median filter)

    Automatic congestion detection system for underground platform

    Detecting moving objects,ghost,and shadows in video streams

    统计平均法和中值滤波法,对于这两个算法,只对统计平均法做了实现,并进行了测试,算法的应用具有很大的局限性,只能算是理论上的一个补充;

    11. W4方法

    W4.pdf

    W4算法应该是最早被用于实际应用的一个算法,这个大家可以去查看相关的资料,这里不再细说;

    12. 本征背景法

    A Bayesian computer vision system for modeling human interactions

    本征背景法没实现过,看很多文献有讲解,然后该算法又是基于贝叶斯框架,本人一直对贝叶斯框架不感冒,理论上很Perfect,实际应用就是Shit(无意冒犯贝氏粉丝,如有冒犯,请绕路,勿吐口水);

    13. 核密度估计方法

    Non-parametric model for background subtraction

    最后就是核密度估计算法,该算法应该是一个比较鲁棒的算法,可以解决很多算法参数设置方面的问题,无需设置参数应该是算法的一大优势。

    个人观点:SOBS、Color、VIBE、SACON、PDF等可以进行深入的了解,特别是近年来出现的Block-based或Region-Based、Features-Based、基于层次分类或层次训练器的算法可以进行深入的研究。

    推荐一篇综述文章:Evaluation of Background Subtraction Techniques for Video Surveillance

    再推荐一个网站:http://www.changedetection.net/

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