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Dynamic background modeling and subtraction using spatio-temporal local binary patterns

机译：使用时空局部二进制模式的动态背景建模与减法

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Traditional background modeling and subtraction methods have a strong assumption that the scenes are of static structures with limited perturbation. These methods will perform poorly in dynamic scenes. In this paper, we present a solution to this problem. We first extend the local binary patterns from spatial domain to spatio-temporal domain, and present a new online dynamic texture extraction operator, named spatio-temporal local binary patterns (STLBP). Then we present a novel and effective method for dynamic background modeling and subtraction using STLBP. In the proposed method, each pixel is modeled as a group of STLBP dynamic texture histograms which combine spatial texture and temporal motion information together. Compared with traditional methods, experimental results show that the proposed method adapts quickly to the changes of the dynamic background. It achieves accurate detection of moving objects and suppresses most of the false detections for dynamic changes of nature scenes.
机译：传统的背景建模和减法方法具有强烈假设，即景象具有扰动有限的静态结构。这些方法将在动态场景中表现不佳。在本文中，我们提出了解决这个问题的解决方案。我们首先将本地二进制模式从空间域扩展到时空域，并呈现了一个新的在线动态纹理提取运算符，命名为时空局部二进制模式（STLBP）。然后我们使用STLBP提出了一种用于动态背景建模和减法的新颖有效方法。在所提出的方法中，每个像素被建模为一组STLBP动态纹理直方图，其将空间纹理和时间运动信息组合在一起。与传统方法相比，实验结果表明，该方法可快速适应动态背景的变化。它实现了对移动物体的准确检测，并抑制了对自然场景的动态变化的大多数虚假检测。

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