バックグラウンド減算がうまく機能しています。しかし問題は、影も前景としてマークすることです。
背景から影を取り除くテクニックを見つけた人はいますか? あなたが使用して信頼できる技術、論文、記事などへのリンクは素晴らしいものになるでしょう!
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これはよく知られた問題であり、多くのよく知られている問題と同様に、多くの研究が行われてきました。つまり、本当の「最適な」解決策はありません。
Google Scholar は、この問題に対処するための多くの論文を提案しています。Elgammal、Davisらの作品。開始するのに適した場所です。
屋外の消費者の写真における地表の影の検出に関する最新の研究にも興味があるかもしれません。
素敵な論文:
N. Martel-Brisson、A. Zaccarin、「Gaussian Mixture Shadow からの移動キャスト シャドウ検出」、コンピュータ ビジョンおよびパターン認識に関する国際会議、CVPR 2005、米国カリフォルニア州サンディエゴ、2005 年 6 月。
N. Martel-Brisson、A. Zaccarin、「Gaussian Mixture Shadow Model からのキャスト シャドウ検出の移動: コンピュータ ビジョンにおける堅牢な検出およびセグメンテーション アルゴリズムへのステップ」、インテリジェント システムに関するカナダ年次会議、IS 2006、ビクトリア、ブリティッシュ コロンビア州、5 月2006年。
N. Martel-Brisson、A. Zaccarin、「Multidistribution Approach によるキャスト シャドウの学習と除去」、Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence、Volume 29、No. 7、pages 1-13、2007 年 7 月。
C. Huang、R. Wu、「教師なしシャドウ検出アルゴリズム」、International Computer Symposium、ICS 2008、2008。
C. Huang、R. Wu、「影検出のためのオンライン学習法」、画像およびビデオ技術に関するパシフィックリム シンポジウム、PSIVT 2010、シンガポール、シンガポール、2010 年 11 月。
よろしくお願いします!ティエリー
これは素晴らしい論文です。さまざまな最先端のバックグラウンド減算アルゴリズムに関するすべてを見つけることができます。
合成ビデオと実際のビデオで評価されたバックグラウンド減算アルゴリズムの包括的なレビュー
セクション 4.3.4.3。この論文では、テスト ビデオでさまざまな程度の影に遭遇したときのアルゴリズム間の比較を見ることができます。簡単な結論として、MultiLayerBGS アルゴリズムは、かなりの量の影があるテスト ケースで他の方法よりも優れています。
このページでは、この方法の適切な実装と、Andrew Sobral による 35 以上のバックグラウンド減算方法を見つけることができます。