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首页> 外文会议>2013 Seventh International Conference on Distributed Smart Cameras >Efficient background modeling using nonparametric histogramming
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Efficient background modeling using nonparametric histogramming

机译：使用非参数直方图进行高效的背景建模

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With rapid increase in the deployment of high-definition surveillance cameras, the need of efficient video analytics for extracting video objects from high-resolution surveillance videos in real time has become more and more demanding. Conventional background modeling methods, e.g., the Gaussian mixture modeling (GMM), although having long been proven to be effective for foreground object extraction, are actually not efficient enough for the real-time analysis of high-resolution videos. We thus propose a novel background modeling approach using nonparametric histogramming that can derive a holistic, histogram-based background model for each pixel with low computational complexity. Due to the simple algorithm design, the proposed approach can be easily implemented by fixed-point computation. Without using any accelerator (like CUDA, Intel SIMD, or Intel IPP library), multi-threading or sub-sampling technique, our implementation of the proposed algorithm achieves high efficiency for the processing of 1920×1080 color videos at ∼18.81 fps on a general computer (Intel Core i7 3.4GHz CPU). In the experimental comparisons, the proposed approach is ∼3.9 times faster than the GMM, while giving comparable foreground segmentation results.
机译：随着高清监控摄像头的部署迅速增加，对从实时监控视频中实时提取视频对象的高效视频分析的需求越来越高。常规的背景建模方法，例如高斯混合建模（GMM），尽管长期以来被证明对前景对象提取有效，但实际上对于实时视频的高分辨率分析而言效率还不够高。因此，我们提出了一种使用非参数直方图的新颖背景建模方法，该方法可以为每个像素以低计算复杂度导出整体的，基于直方图的背景模型。由于算法设计简单，所提出的方法可以通过定点计算轻松实现。在不使用任何加速器（如CUDA，Intel SIMD或Intel IPP库），多线程或子采样技术的情况下，我们对算法的实现可实现在18.81 fps的分辨率下处理1920×1080彩色视频的高效率。通用计算机（英特尔酷睿i7 3.4GHz CPU）。在实验比较中，提出的方法比GMM快3.9倍，同时给出了可比的前景分割结果。

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