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Background light ray modeling for change detection

机译：用于变化检测的背景光线建模

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This paper is an extension of the work that was originally reported in Shimada et al. (2013). This paper proposes a change detection method based on spatio-temporal light ray consistency. The proposed method introduces light field sensing, which is used to generate an arbitrary in-focus plane. Change detection is performed in a surveillance scene, where the background region can be filtered out by an out-focusing process. This approach resolves a longstanding issue in background modeling-based object detection, which often suffers from false positives in the background regions. To realize this new change detection method, a new feature representation, called the local ray pattern (LRP), is introduced. The LRP evaluates the spatial consistency of the light rays, and this plays an important role in distinguishing whether the light rays come from the in-focus plane or elsewhere. A combination of the LRP and Gaussian mixture model (GMM)-based background modeling realizes change detection in the in-focus plane. Experimental results demonstrate the proposed method's effectiveness and its applicability to video surveillance. (C) 2016 Elsevier Inc. All rights reserved.
机译：本文是Shimada等人最初报道的工作的扩展。 （2013）。提出了一种基于时空光线一致性的变化检测方法。所提出的方法引入了光场感测，该光场感测用于生成任意的聚焦平面。在监视场景中执行更改检测，在监视场景中可以通过散焦过程将背景区域滤除。这种方法解决了基于背景建模的对象检测中的一个长期问题，该问题经常在背景区域中遭受误报。为了实现这种新的变化检测方法，引入了一种新的特征表示形式，称为局部光线图案（LRP）。 LRP评估光线的空间一致性，这在区分光线是来自对焦平面还是其他位置方面起着重要作用。基于LRP和基于高斯混合模型（GMM）的背景建模相结合，可以实现对焦平面中的变化检测。实验结果证明了该方法的有效性及其在视频监控中的适用性。 （C）2016 Elsevier Inc.保留所有权利。

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