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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.11
- 수록면
- 964 - 970 (7page)
- DOI
- 10.5302/J.ICROS.2020.20.0118
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In visual surveillance, the robust detection of foreground objects under diverse environmental changes is the main goal. In the case of traditional algorithms, they usually obtain a background model image through the statistical analysis, which is used for finding foreground objects by comparing with a current image. Recently, many deep learning-based visual surveillance algorithms have been proposed, and they show improved performance than traditional algorithms. However, they usually show a good performance when test images are similar to training environments. Retraining is required to have an improved result in scenes which are different from training environments. In this paper, we aim to have an improved deep learning-based visual surveillance algorithm which also an improvement in new scenes. We use two types of images as the input of the U-Net, which produces a foreground segmentation map as output. A background model image which is generated by VAE is used one type of input. The other type of input to the network is multiple original images. Also, we train the presented network using multiple scenes while most conventional deep learning-based visual surveillance algorithms newly train a network per scene. Experimental results using various open datasets show the feasibility of the presented algorithm.
목차
Abstract
I. 서론
II. VAE를 이용한 배경 이미지 생성
III. U-Net을 이용한 전경 물체 추출
IV. 실험 결과
V. 결론
REFERENCES
참고문헌 (15)
참고문헌 신청
O. Branich and M. V. Droogenbroeck, “ViBe: A universal background subtraction algorithm for video sequences,” IEEE Transactions on Image Processing, vol. 20, no. 6, pp. 1709-1724, 2010.
P.-L. St-Charles, G.-A. Bilodeau, and R. Bergevin, “Subsense: A universal change detection method with local adaptive sensitivity,” IEEE Transactions on Image Processing, vol. 24, no. 1, pp. 359-373, 2014.
L. A. Lim and H. Y. Keles, “Learning multi-scale features for foreground segmentation,” Pattern Analysis and Applications, pp. 1-12, 2019.
Y. Wang, P.-M. Jodoin, F. Porikli, J. Konrad, Y. Benezeth, and P. Ishwar, “CDnet 2014: An expanded change detection benchmark dataset,” Proceedings of the IEEE Conference On Computer Vision And Pattern Recognition Workshops, 2014.
Y. Wang, Z. Luo, and P-M. Jodoin, “Interactive deep learning method for segmenting moving objects,” Pattern Recognition Letters, vol. 96, pp. 66-75, 2017.
P.-L. St-Charles, G.-A. Bilodeau, and R. Bergevin, “Subsense: A universal change detection method with local adaptive sensitivity,” IEEE Transactions on Image Processing, vol. 24, no. 1, pp. 359-373, 2014.
L. A. Lim and H. Y. Keles, “Learning multi-scale features for foreground segmentation,” Pattern Analysis and Applications, pp. 1-12, 2019.
Y. Wang, P.-M. Jodoin, F. Porikli, J. Konrad, Y. Benezeth, and P. Ishwar, “CDnet 2014: An expanded change detection benchmark dataset,” Proceedings of the IEEE Conference On Computer Vision And Pattern Recognition Workshops, 2014.
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