A Background Model Based on Gaussia

A Background Model Based on Gaussian Statistics.
First, According to certain amount of video sequence, the paper adopts background model based on single gaussian distribution[7].The colors of every pixels are shown by Gaussian distribution model η( x,μn ,Σn ) ,where x is grey value of
n_(th) frame, μn is average value of n_(th) background image. Σn is the covariance of n_(th)
background image. When the color value & the background value of a pixel is an excessive difference, the pixel is considered as foreground pixel, otherwise as background pixel. After foreground detection, use average value and the covariance matrix of gaussian distribution to update. Introducing update rateα ,so updating the gaussian distribution parameters can be shown as (1)and(2).

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

รูปพื้นหลังแบบตามสถิติ Gaussianครั้งแรก ตามจำนวนลำดับวิดีโอ กระดาษ adopts จำลองพื้นหลังแจกจ่าย gaussian เดียว [7] สีแต่ละพิกเซลจะแสดงตาม Gaussian กระจายรุ่นη (x, μn, Σn), โดยที่ x คือ ค่าสีเทาของเฟรม n_(th), μn คือ ค่าเฉลี่ยของรูปพื้นหลัง n_(th) ความแปรปรวนร่วมของ n_(th) เป็น Σnภาพพื้นหลัง เมื่อค่าสีและค่าพื้นหลังของพิกเซลจะมีความแตกต่างมากเกินไป พิกเซลถือว่าเป็นฉากหน้าพิกเซล มิฉะนั้นเป็นพิกเซลพื้นหลัง หลังจากตรวจสอบเบื้องหน้า ใช้ค่าเฉลี่ยและเมตริกซ์ความแปรปรวนร่วมของ gaussian กระจายการปรับปรุง แนะนำอัพเด rateα เพื่อ ปรับปรุงพารามิเตอร์ gaussian กระจายสามารถจะแสดงเป็น (1)and(2)

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ประวัติความเป็นมารุ่นขึ้นอยู่กับสถิติเสียน.
ครั้งแรกตามที่จำนวนหนึ่งของลำดับวิดีโอกระดาษ adopts รูปแบบพื้นหลังที่อยู่บนพื้นฐานของการกระจายเกาส์เดียว [7] สีได้โดยเริ่มต้นของทุกพิกเซลจะแสดงโดยรูปแบบการกระจายเสียนη (x, μn, Σn ) ที่ x คือค่าสีเทา
n_ (th) กรอบμnเป็นค่าเฉลี่ยของ n_ (th) ภาพพื้นหลัง Σnคือความแปรปรวนของ n_ (th)
ภาพพื้นหลัง เมื่อค่าสีและค่าพื้นหลังของพิกเซลเป็นความแตกต่างที่มากเกินไปพิกเซลถือว่าเป็นพิกเซลเบื้องหน้าอย่างอื่นเป็นพิกเซลพื้นหลัง หลังจากตรวจสอบเบื้องหน้าใช้ค่าเฉลี่ยและแปรปรวนเมทริกซ์ของการกระจายเกาส์ในการปรับปรุง แนะนำปรับปรุงrateαดังนั้นการปรับปรุงค่าพารามิเตอร์การกระจายเกาส์สามารถแสดงเป็น (1) และ (2)

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

พื้นหลังรูปแบบขึ้นอยู่กับสถิติ > .
แรกตามจำนวนหนึ่งของลำดับวิดีโอ กระดาษ adopts รูปแบบพื้นหลังตามการกระจาย Gaussian เดียว [ 7 ] . สีทุกพิกเซลแสดงโดยลักษณะรูปแบบการกระจายของη ( x , μ N , Σ n ) โดยที่ X คือค่า
n_ ( สีเทา 1 ) กรอบμ n คือ ค่าเฉลี่ยของ n_ ( th ) ภาพพื้นหลัง Σ n คือความแปรปรวนของ n_
( th )ภาพพื้นหลัง เมื่อค่าสี&พื้นหลังค่าของพิกเซลมีความแตกต่างมากเกินไป พิกเซล ถือว่าเป็นเบื้องหน้าพิกเซลมิฉะนั้นเป็นพิกเซลพื้นหลัง หลังจากการตรวจสอบเบื้องหน้า ใช้ค่าเฉลี่ยและความแปรปรวนร่วมแบบลักษณะของการกระจายเพื่อปรับปรุง แนะนำαอัตราการปรับปรุงเพื่อปรับปรุงพารามิเตอร์การแจกแจงแบบปกติสามารถแสดงได้เป็น ( 1 ) และ ( 2 ) .