Discovering Local Binary Pattern Equation for Foreground Object Removal in Videos

Designing a novel Local Binary Pattern (LBP) process usually relies heavily on human experts' knowledge and experience in the area. Even experts are often left with tedious episodes of trial and error until they identify an optimal LBP for a particular dataset. To address this problem, we present a novel symbolic regression able to automatically discover LBP formulas to remove the moving parts of a scene by segmenting it into a background and a foreground. Experimental results conducted on real videos of outdoor urban scenes under various conditions show that the LBPs discovered by the proposed approach significantly outperform the previous state-of-the-art LBP descriptors both qualitatively and quantitatively. Our source code and data will be available online.Comment: arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2104.0863

Classificação automática do estado do trânsito baseada em contexto global

Atualmente, sistemas inteligentes utilizados para monitora ção de tr afego urbano têm sido adotados com maior frequência. As solu ções tradicionais produzem estat ísticas atrav és da detec ção e contagem individual de veí culos presentes no trânsito. Por em, estes sistemas comumente falham, especialmente em cenas que possuem uma grande quantidade de ve cuílos em movimento (e.g. alto congestionamento) por conta do aumento da oclusão entre os ve ículos. Muitas vezes a oclusão acaba prejudicando a predi çãao exata da quantidade de veí culos presentes na cena e a correta identi ca ção do real estado do trânsito. M étodos alternativos analisam o v ídeo de forma global considerando o trânsito como uma unica entidade { nuvem ou aglomerado de veí culos que possuem um comportamento único. Atrav és da an álise do comportamento da nuvem de veí culos, os m étodos baseados em contexto global procuram extrair informa ções relevantes tais como a densidade, velocidade,localiza ção e sentido dos veí culos presentes na cena, favorecendo a identi fica ção do real estado do trânsito. Considerando esta abordagem, o presente trabalho propõe um método para classi fica ção do estado do trânsito. Para determinar o estado do trânsito, optou-se por utilizar duas propriedades para classi ficar o trânsito em três n veis de congestionamento: baixo, m édio e alto. Tais propriedades são representadas pela densidade m édia da nuvem de ve ículos e sua respectiva velocidade m edia. Estas duas propriedades são combinadas em um vetor de caracterí sticas que foi utilizado para compor o conjunto de treinamento. Os resultados experimentais demonstram uma taxa de acerto de 94,5% em um conjunto de 254 ví deos de trânsito utilizando redes neurais arti ficiais