A Fusion Framework for Camouflaged Moving Foreground Detection in the Wavelet Domain

Detecting camouflaged moving foreground objects has been known to be difficult due to the similarity between the foreground objects and the background. Conventional methods cannot distinguish the foreground from background due to the small differences between them and thus suffer from under-detection of the camouflaged foreground objects. In this paper, we present a fusion framework to address this problem in the wavelet domain. We first show that the small differences in the image domain can be highlighted in certain wavelet bands. Then the likelihood of each wavelet coefficient being foreground is estimated by formulating foreground and background models for each wavelet band. The proposed framework effectively aggregates the likelihoods from different wavelet bands based on the characteristics of the wavelet transform. Experimental results demonstrated that the proposed method significantly outperformed existing methods in detecting camouflaged foreground objects. Specifically, the average F-measure for the proposed algorithm was 0.87, compared to 0.71 to 0.8 for the other state-of-the-art methods.Comment: 13 pages, accepted by IEEE TI

Sustracción de fondo por varias características estables en el modelo

Los métodos de sustracción de fondo basados en modelo con una única característica como la intensidad del píxel, suelen fallar en la clasi ficación de escenas complejas. En este trabajo se propone ampliar los descriptores del modelo de fondo para considerar otras característica como la textura, la distribución de intensidades, escala de grises, color, y de esta manera mejorar la clasifi cación de cada píxel. Para clasi ficar además se tiene en cuenta la característica principal y secundaria en cada región de imágenes tomadas con c amaras estáticas. En particular para la textura, se utilizó una modi ficación del descriptor simple y tradicional Local Binary Pattern (LBP) que resulta invariante a los cambios de tonalidades en escala de grises, y la rotación. Los descriptores fueron incorporados al algoritmo de sustracción de fondo Visual Background Extraction (ViBE), que identifi ca zonas de movimiento en las escenas, comparando distintas características del modelo de fondo. El algoritmo propuesto se puede aplicar para detectar personas o vehículos en aplicaciones para seguridad ciudadana, monitoreo de tráfi co, entre otros. Los resultados preliminares obtenidos en la detección de objetos muestran que es factible utilizar varios descriptores del modelo de fondo para lograr mejorar la tasa de acierto y con bajo costo computacional, con la consiguiente ventaja para etapas de procesamiento posteriores, como el reconocimiento y el seguimiento de los objetos.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Sustracción de fondo por varias características estables en el modelo

Los métodos de sustracción de fondo basados en modelo con una única característica como la intensidad del píxel, suelen fallar en la clasi ficación de escenas complejas. En este trabajo se propone ampliar los descriptores del modelo de fondo para considerar otras característica como la textura, la distribución de intensidades, escala de grises, color, y de esta manera mejorar la clasifi cación de cada píxel. Para clasi ficar además se tiene en cuenta la característica principal y secundaria en cada región de imágenes tomadas con c amaras estáticas. En particular para la textura, se utilizó una modi ficación del descriptor simple y tradicional Local Binary Pattern (LBP) que resulta invariante a los cambios de tonalidades en escala de grises, y la rotación. Los descriptores fueron incorporados al algoritmo de sustracción de fondo Visual Background Extraction (ViBE), que identifi ca zonas de movimiento en las escenas, comparando distintas características del modelo de fondo. El algoritmo propuesto se puede aplicar para detectar personas o vehículos en aplicaciones para seguridad ciudadana, monitoreo de tráfi co, entre otros. Los resultados preliminares obtenidos en la detección de objetos muestran que es factible utilizar varios descriptores del modelo de fondo para lograr mejorar la tasa de acierto y con bajo costo computacional, con la consiguiente ventaja para etapas de procesamiento posteriores, como el reconocimiento y el seguimiento de los objetos.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Sustracción de fondo por varias características estables en el modelo

Los métodos de sustracción de fondo basados en modelo con una única característica como la intensidad del píxel, suelen fallar en la clasi ficación de escenas complejas. En este trabajo se propone ampliar los descriptores del modelo de fondo para considerar otras característica como la textura, la distribución de intensidades, escala de grises, color, y de esta manera mejorar la clasifi cación de cada píxel. Para clasi ficar además se tiene en cuenta la característica principal y secundaria en cada región de imágenes tomadas con c amaras estáticas. En particular para la textura, se utilizó una modi ficación del descriptor simple y tradicional Local Binary Pattern (LBP) que resulta invariante a los cambios de tonalidades en escala de grises, y la rotación. Los descriptores fueron incorporados al algoritmo de sustracción de fondo Visual Background Extraction (ViBE), que identifi ca zonas de movimiento en las escenas, comparando distintas características del modelo de fondo. El algoritmo propuesto se puede aplicar para detectar personas o vehículos en aplicaciones para seguridad ciudadana, monitoreo de tráfi co, entre otros. Los resultados preliminares obtenidos en la detección de objetos muestran que es factible utilizar varios descriptores del modelo de fondo para lograr mejorar la tasa de acierto y con bajo costo computacional, con la consiguiente ventaja para etapas de procesamiento posteriores, como el reconocimiento y el seguimiento de los objetos.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ