 |
О.С. Макаров, Е.В. Щенникова"Численный метод распознавания теней движущихся объектов" |
 |
|
Аннотация.
В статье предложен новый численный метод для обнаружения и удаления теней движущихся объектов применительно к задаче распознавания движения на видеозаписях. Актуальность работы определяется отсутствием универсальных отдельных методов для распознавания теней, которые не были бы интегрированы в конкретные алгоритмы распознавания движения. Предлагаемый подход учитывает пространственные корреляции между соседними пикселями в сочетании с нормальным распределением шума. Тестирование показало, что применение разработанного метода позволяет значительно улучшить результаты извлечения фона при небольшом увеличении вычислительной сложности алгоритма распознавания, что допускает использование алгоритма в условиях реального времени и ограниченных ресурсов.
Ключевые слова:
обнаружение движения, извлечение фона, численный метод, обнаружение теней, маска объекта, фоновая модель, оптимизация, нормальное распределение.
DOI 10.14357/20718632260105
EDN KWAXJJ
Стр. 54-65.
Литература
1. Valanarasu J.M.J., Patel V.M. Fine-Context Shadow Detection Using Shadow Removal // 2023 IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV). 2023. P. 1-10. https://doi.org/10.1109/WACV56688.2023.00175. 2. Abdusalomov A., Whangbo T.K. Detection and Removal of Moving Object Shadows Using Geometry and Color Information for Indoor Video Streams // Applied Sciences. 2019. Vol. 9, No. 23. P. 5165. https://doi.org/10.3390/app9235165. 3. Zhou D., Liu Y., Li K. Moving Object Detection Based on Ghost and Shadow Removal // Journal of Physics: Conference Series. The 4th International Conference on Modeling, Simulation, Optimization and Algorithm (ICMSOA 2022). 2022. Vol. 2508. P. 012035. https://doi.org/10.1088/1742-6596/2508/1/012035. 4. Barbuzza R., Dominguez L., Pérez A., Esteberena L., Rubiales A., D'Amato J. A Shadow Removal Approach for a Background Subtraction Algorithm. 2018. https://doi.org/10.1007/978-3-319-75214-3_10. 5. Agrawal S., Natu P. ABGS Segmenter: Pixel Wise Adaptive Background Subtraction and Intensity Ratio Based Shadow Removal Approach for Moving Object Detection // The Journal of Supercomputing. 2022. Vol. 79. P. 3628-3670. https://doi.org/10.1007/s11227-022-04972-9. 6. Varghese A., G S. Sample-Based Integrated Background Subtraction and Shadow Detection // IPSJ Transactions on Computer Vision and Applications. 2017. Vol. 9, No. 25. https://doi.org/10.1186/s41074-017-0036-1. 7. ChangeDetection.NET (CDNET). A Video Database for Testing Change Detection Algorithms. URL: http://changedetection.net/ (дата обращения: 18.05.2025). 8. Макаров О.С., Щенникова Е.В. Анализ алгоритмов вычитания фона // International Conference on Business Economics, Management, Engineering Technology, Medical and Health Sciences. Morrisville, USA, 2021. С. 65-77. 9. Макаров О.С. Статистическое моделирование границ при распознавании движения объектов на видеозаписях // Инженерный вестник Дона. 2023. URL: http://www.ivdon.ru/uploads/article/pdf/IVD_29__11_makarov.pdf_47a8594701.pdf (дата обращения: 27.07.2025).
|
