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1、Real-time foregroundbackground segmentationusing codebook model,Kyungnam Kim报告人：霍东海,参考网络资源,Codebook背景建模原理（中文简介）网址：http:/,文章出处,K.Kim,T.H.Chalidabhongse,D.Harwood and L.Davis,Real-time Foreground-Background Segmentation using Codebook Model,Real-time Imaging,Volume 11,Issue 3,Pages 167-256,June 2005.相
2、关文献Wren CR,Azarbayejani A,Darrell T,Pentland A.Pnder:real-time tracking of the human body.IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 1997;19(7):7805.Horprasert T,Harwood D,Davis L S.A statistical approach for real-time robust background subtraction and shadow detection.IEEE Frame
3、-Rate Applications Workshop,Kerkyra,Greece;1999.Stauffer C,Grims on WEL.Adaptive background mixture models for real-time tracking.IEEE International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition 1999;2:24652.,摘要,我们提出一种实时的前景背景分割算法。在一个长时间序列的样本训练集中，每一个像素的背景像素值都被放入到一个称为codebook的压缩的背景模型中，这样可以允许我们
4、建立一个结构化的背景模型，从而可以适应在有限内存下的以准周期运动的变化场景的背景。这个codebook背景模型在内存和速度上都比其他的背景建模技术更有优势。我们的方法可以处理场景中包含运动背景和全局光照变化的情况，对不同类型的视频有点非常鲁棒的检测效果。在基本模型的基础上，我们提出了两种改进算法，一是多层codebook背景建模，令一种是自适应的codebook背景建模。为了可以评估算法性能，我们应用误检率(Perturbation Detection Rate)分析来比较了两段视频在4种背景建模方法下的性能。,5W理论,Who（谁）Says What（说了什么）In Which Channa
5、l（通过什么渠道）To Whom（向谁说）With What Effect（有什么效果）,Outline,To Whom(What Problem)：BGS(foreground-background segmentation)Who：Kim K，CV Lab，UMDWhy：提出codebook的假设和原因，主要包括光照实验What：codebook是什么，包括模型、算法、过程；What effect：real-time，背景多模态，全局光照变化，训练阶段允许少量前景的存在Codebook背景建模算法的改进与发展,Outline,To Whom(What Problem)：BGS(foregr
6、ound-background segmentation)Who：Kim K，CV Lab，UMDWhy：提出codebook的假设和原因，主要包括光照实验What：codebook是什么，包括模型、算法、过程；What effect：real-time，背景多模态，全局光照变化，训练阶段允许少量前景的存在Codebook背景建模算法的改进与发展,BGS,前景提取,-,=,视频序列,背景,运动前景,What we are looking for!,背景建模,前景检测,运动跟踪,Outline,To Whom(What Problem)：BGS(foreground-background seg
7、mentation)Who：Kim K，CV Lab，UMDWhy：提出codebook的假设和原因，主要包括光照实验What：codebook是什么，包括模型、算法、过程；What effect：real-time，背景多模态，全局光照变化，训练阶段允许少量前景的存在Codebook背景建模算法的改进与发展,Who,第一作者：Kyungnam Kim(韩国)个人主页：http:/www.umiacs.umd.edu/knkim/单位：Computer Vision Lab,Department of Computer Science,University of Maryland,Colleg
8、e Park,MD 20742,USA简历：Ph.D UMD,College Park,Computer Vision Laboratory,2005M.Sc,Information and Communication,K wanju Institute of Science and Technology(K-JIST),1999B.Eng Pusan National University,1997研究方向：multi-camera/multi-hypothesis/multi-target segmentation and trackingbackground subtractionvis
9、ual surveillancehuman detection/trackingactivity analysis,image/video quality measurement期刊：1，会议：17，专利：1（韩国）,Outline,To Whom(What Problem)：BGS(foreground-background segmentation)Who：Kim K，CV Lab，UMDWhy：提出codebook的假设和原因，主要包括光照实验What：codebook是什么，包括模型、算法、过程；What effect：real-time，背景多模态，全局光照变化，训练阶段允许少量前景
10、的存在Codebook背景建模算法的改进与发展,Why,Outline,To Whom(What Problem)：BGS(foreground-background segmentation)Who：Kim K，CV Lab，UMDWhy：提出codebook的假设和原因，主要包括光照实验What：codebook是什么，包括模型、算法、过程；What effect：real-time，背景多模态，全局光照变化，训练阶段允许少量前景的存在Codebook背景建模算法的改进与发展,Model,Model,Model,AlgorithmBG Modeling,均值,AlgorithmBG Mod
11、eling,colordist(xt,vm)；,AlgorithmBG Modeling,brightness(I,(Ihigh,Ilow)；,AlgorithmBG Refinement,AlgorithmFG subtraction,这里加入其他前景检测的方法配合使用,Outline,To Whom(What Problem)：BGS(foreground-background segmentation)Who：Kim K，CV Lab，UMDWhy：提出codebook的假设和原因，主要包括光照实验What：codebook是什么，包括模型、算法、过程；What effect：real-
12、time，背景多模态，全局光照变化，训练阶段允许少量前景的存在Codebook背景建模算法的改进与发展,What effect,对压缩视频的处理方面,What effect,多模态背景的检测情况,What effect,非干净背景训练,What effect,长时间的背景视频序列,Outline,To Whom(What Problem)：BGS(foreground-background segmentation)Who：Kim K，CV Lab，UMDWhy：提出codebook的假设和原因，主要包括光照实验What：codebook是什么，包括模型、算法、过程；What effect：r
13、eal-time，背景多模态，全局光照变化，训练阶段允许少量前景的存在Codebook背景建模算法的改进与发展,改进与发展,作者自己的改进 多层codebook建模在系统运行过程中背景可能会发生变动，比如背景中放进去了一辆汽车就不再移动等情况 自适应性的背景更新 全局光照变化的情况，比如室外环境中天空中突然飘过一片云遮挡了太阳，这时候全局光照就会变暗，导致图像像素值减小,多层codebook建模,Hcache ThTaddTdelete,多层codebook建模,自适应性的背景更新,Learning rate质心的更新投影的更新？,自适应性的背景更新,改进与发展,其他人的改进 Real-tim
14、e Background Modeling/Subtraction using Two-Layer Codebook Model与作者的两层改进模型有些许区别基于LBP(Local Binary Patterns)的codebook改进算法 补充局部纹理模型到codebook建模中Real Time Foreground-Background Segmentation Using a Modied Codebook Model修改了算法参数方面的东西,改进与发展,Box-based Codebook Modelfor Real-time Objects Detection 背景模型简化为Box
15、Spatio-temporal context for codebook-based dynamic background subtraction添加了时空上下文到算法中Gaussian-Based Codebook Model for Video Background Subtraction结合高斯模型到codebook中“Hybrid Cone-Cylinder”Codebook Model for Foreground Detection with Shadow and Highlight Suppression将背景假设为圆锥圆柱混合模型,Two-Layer Codebook Mode
16、l,Real-time Background Modeling/Subtractionusing Two-Layer Codebook Model.Author:Mohamod Hoseyn Sigari.Iran.修改：输入图片序列为灰度图像，原始codebook使用的是RGB空间图像原始codebook算法，亮度的上下限作者进行了放大和限制（即引入了alpha和beta用来解决highlight和shade的问题），本文作者是将亮度的上下限修改为统计量最大亮度和最小亮度在判断codeword是否匹配的地方，原始codebook基于两个条件colordist(xt,vm)和brightnes
17、s(I,(Ihigh,Ilow)，本文作者修改为一个函数brightness(I,(Ihigh,Ilow)，即只判断亮度是否落在上下限范围内,Two-Layer Codebook Model,LBP,Layered Video Background Model and ObjectDetect ion Based on Local Binary Pattern and Codebook/Layered Video Objects Detection Based on LBP and Codebook（重庆邮电大学）局部二值模式的纹理信息进行第一层分块背景建模在第一层上选取代表点进行第二层码本背
18、景建模利用局部纹理模型很好的消除了阴影 Segmentation of Moving Foreground Objects using Codebook and LocalBinary Patterns（北京交通大学）前景检测中加入了单高斯判断和LBP判断 三种算法的结合,LBP（重庆邮电大学）,LBP（重庆邮电大学）,LBP（北京交通大学）,Modied Codebook Model,Real Time Foreground-Background Segmentation Using a Modied CodebookModel Atif Ilyas,Mihaela Scuturici,Se
19、rge Miguet.里昂大学 改进：只有最大负运行长度小于某一阈值和codeword的访问频率大于某一阈值的像素才能进入到匹配阶段在缓存中的背景模型中的codeword不仅要达到待够一定长的时间的限制，而且还要访问的频率也大于某一预设的阈值才能加入到背景模型中去,Modied Codebook Model,Box-based Codebook,Box-based Codebook Modelfor Real-time Objects Detection 华中科技大学修改HSV空间 Box-based,Spatio-temporal context codebook,Spatio-tempor
20、al context for codebook-based dynamic backgroundsubtraction 中科院成都光电所 两种修改加入空间上下文在加入空间因素的基础上也加入了时间的因素,Spatio-temporal context codebook,Gaussian-Based Codebook,Gaussian-Based Codebook Model for VideoBackground Subtraction 清华大学 修改在codebook算法中加入了高斯分布因素，利用一下公式判断codeword是否匹配的问题,Gaussian-Based Codebook,“Hy
21、brid Cone-Cylinder”Codebook,“Hybrid Cone-Cylinder”Codebook Model for Foreground Detection withShadow and Highlight Suppression University of California,San Diego CVRR Laboratory修改HSV空间 圆柱圆锥混合(Hybrid Cone-Cylinder)模型,“Hybrid Cone-Cylinder”Codebook,总结,对codebook的参数、程序策略的改进；（Modied CodebookModel/LTwo-Layer Codebook Model）对codebook模型本身的改进；（“Hybrid Cone-Cylinder”Codebook/Box-based Codebook）与其他背景建模方法的结合使用；（Gaussian-Based Codebook/LBP）对codebook在像素级上的扩展。（Spatio-temporal context codebook）,Thank You,
