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Nonparametric background generation

机译：非参数背景生成

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A novel background generation method based on nonparametric background model is presented for background subtraction. We introduce a new model, named as effect components description (ECD), to model the variation of the background, by which we can relate the best estimate of the background to the modes (local maxima) of the underlying distribution. Based on ECD, an effective background generation method, most reliable background mode (MRBM), is developed. The basic computational module of the method is an old pattern recognition procedure, the mean shift, which can be used recursively to find the nearest stationary point of the underlying density function. The advantages of this method are threefold: first, backgrounds can be generated from image sequence with cluttered moving objects; second, backgrounds are very clear without blur effect; third, it is robust to noise and small vibration. Extensive experimental results illustrate its good performance.
机译：提出了一种基于非参数背景模型的背景消减方法。我们引入了一个称为效应成分描述（ECD）的新模型来对背景变化进行建模，通过该模型，我们可以将背景的最佳估计与基础分布的模式（局部最大值）相关联。基于ECD，开发了一种有效的背景生成方法，即最可靠的背景模式（MRBM）。该方法的基本计算模块是一个旧的模式识别过程，即均值漂移，可以递归地使用它来查找基础密度函数的最近固定点。该方法的优点有三方面：首先，可以从具有混乱运动对象的图像序列中生成背景；其次，背景非常清晰，没有模糊效果；第三，它对噪音和小振动具有鲁棒性。大量的实验结果证明了其良好的性能。

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