Resumen

El modelado del fondo de vídeo es una importante etapa de preprocesamiento para diversas aplicaciones, y la búsqueda de componentes principales (PCP) es uno de los algoritmos más avanzados para esta tarea. Uno de los principales inconvenientes de la PCP es su sensibilidad a las fluctuaciones y al movimiento de la cámara. Este problema sólo se ha resuelto parcialmente con algunos métodos concebidos para las fluctuaciones o las pequeñas transformaciones. Sin embargo, estos métodos no pueden tratar el caso de cámaras que se mueven o se desplazan de forma incremental. En este artículo, ampliamos en gran medida los resultados de nuestro trabajo anterior, en el que presentamos un nuevo algoritmo PCP totalmente incremental, denominado incPCP-PTI, que era capaz de hacer frente a escenarios de paneo y jitter alineando continuamente el componente de bajo rango con el marco de referencia actual de la cámara. Hasta donde sabemos, incPCP-PTI es el primer método de bajo rango más matriz incremental aditiva capaz de manejar estos escenarios de forma incremental. Los resultados obtenidos en vídeos sintéticos y en los conjuntos de datos Moseg, DAVIS y CDnet2014 demuestran que incPCP-PTI es capaz de mantener un buen rendimiento en la detección de objetos en movimiento incluso cuando en un vídeo están presentes la panorámica y el jitter. Además, en la mayoría de los vídeos, incPCP-PTI obtiene resultados competitivos o superiores en comparación con los métodos por lotes más avanzados.

• Materias:Ingeniería electrónica Redes Inalámbricas Arquitectura informática Sistemas de comunicación Informática Procesamiento de datos
• Subjects:Electronic engineering Wireless Networks Computer architecture Communication systems Computing Data processing
• Palabras claves:pti, incpcp, fluctuación de fase, método de matriz incremental aditiva, modelado de fondo de vídeo, métodos de lotes artísticos, fotograma de referencia actual, etapa importante de preprocesamiento, algoritmo pcp incremental, búsqueda de componentes principales
• Keywords:pti, incpcp, jitter, additive incremental matrix method, video background modeling, art batch methods, current reference frame, important preprocessing stage, incremental pcp algorithm, principal component pursuit