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학술저널
저자정보
Jeong-Su Oh (Pukyong National University) Sangkeun Lee (Chung-Ang University)
저널정보
중앙대학교 영상콘텐츠융합연구소 TECHART: Journal of Arts and Imaging Science TECHART: Journal of Arts and Imaging Science Vol.1 No.4
발행연도
2014.11
수록면
54 - 59 (6page)
DOI
10.15323/techart.2014.11.1.4.54

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In a conventional mixture of Gaussians (MOG) approach for background classification, a small threshold for background decisions causes a recognition delay in a periodic background (PBG) and a large threshold causes passing objects to be considered part of the background in a stationary background. This paper discusses an improved MOG algorithm using an adaptive threshold. Specifically, the proposed scheme evaluates the number of model changes and dominant models for both short and long-term periods; classifies backgrounds as static, non-periodic dynamic, or periodic dynamic; and assigns the appropriate threshold for each case. The simulation results confirm that the proposed approach can significantly reduce a background recognition delay, from 137 to 4 frames for a PBG, and prevent a moving object from being recognized as part of the stationary background. Therefore, we believe that this improved algorithm can be a useful tool for object tracking or background-segmentation-related fields in outdoor applications.
#Mixture of Gaussians #background subtraction #surveillance camera #object extraction

목차

Abstract
1. Introduction
2. Overview
3. Proposed Algorithm: Improved MOG Algorithm
4. Experimental Results
5. Summary and Conclusion
References

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