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Background subtraction with moving cameras via Bayesian low-rank estimation

机译：通过贝叶斯低秩估计用移动相机进行背景扣除

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Background subtraction is a typical topic in the domain of video processing. In this paper, we propose to cope with background subtraction for separating moving objects from background even cameras are not fixed via modified Bayesian low-rank analysis. Particularly, the hierarchical Bayesian model is proposed for low-rank estimation where the perspective projection is exploited to compensate the camera moving. Extensive experiments show that the proposed method is comparable and outperforms the state-of-the-art.
机译：背景减法是视频处理领域中的典型主题。在本文中，我们提出了应对背景减法的方法，即使没有通过改进的贝叶斯低秩分析来固定摄像机，也可以将运动物体与背景分离。特别地，提出了用于低秩估计的分层贝叶斯模型，其中利用透视投影来补偿相机的移动。大量实验表明，所提出的方法具有可比性，并且优于最新技术。

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