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저는 배경 감산이 아주 잘 작동합니다. 그러나 문제는 그림자가 전경으로 표시된다는 것입니다.배경 뺄셈 그림자를 전경으로 표시합니다.
배경에서 그림자를 없애기위한 기술을 발견 한 사람이 있습니까? 테크닉, 논문, 기사 등에 대한 링크는 사용하고 안정적입니다.
A
답변
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이것은 잘 알려진 문제이며 많은 잘 알려진 문제와 마찬가지로 실제 "최적"솔루션이 없음을 의미하는 많은 연구가있었습니다.
Google Scholar suggests 문제를 해결하기위한 많은 논문. Elgammal, Davis 외. 시작하기 좋은 곳입니다.
최근 작품 인 Detecting Ground Shadows in Outdoor Consumer Photographs에 관심이있을 수 있습니다.
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논문을 보내 주셔서 감사합니다! 멋지다! 그것을 통해 갈 것입니다. –
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당신을 가장 환영합니다. 적절하다고 판단되면 질문에 답을 표시하십시오 :-). –
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할 것입니다 ... 더 많은 답변을 드리겠습니다. –
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니스 논문 :
N. 마르텔 - Brisson의, A. Zaccarin는 "가우시안 혼합 그림자에서 그림자 감지 캐스트 이동", 컴퓨터 비전 및 패턴 인식, CVPR 2005 년 국제 회의, 샌디에고, CA, 미국, 2005 년 6 월.
N. Martel-Brisson, A. Zaccarin, "가우시안 혼합 그림자 모델에서 이동 그림자 그림자 감지 : 컴퓨터 비전의 강력한 탐지 및 분할 알고리즘을 향한 단계", 캐나다 지능 시스템 컨퍼런스 , IS 2006, Victoria, BC, 2006 년 5 월.
N. Martel-Brisson, A. Za ccarin, "다중 분포 기법을 통한 캐스트 그림자 학습 및 제거", 패턴 분석 및 기계 지능, 29 권, 7 호, 1-13 페이지, 2007 년 7 월.
C. Huang, R. Wu, Unspervised Shadow Detection Algorithm ", 국제 컴퓨터 심포지움, ICS 2008, 2008.
C. Huang, R. Wu,"그림자 감지를위한 온라인 학습 방법 ", PSIVT 2010 화상 및 비디오 기술 심포지움 , 싱가포르, 싱가포르, 2010 년 11 월.
감사합니다. 티에리
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이것은 훌륭한 논문입니다. 당신은 예술 배경 뺄셈 알고리즘의 다양한 상태에 대한 모든 것을 찾을 수 있습니다 섹션 4.3.4.3에서
A comprehensive review of background subtraction algorithms evaluated with synthetic and real videos
합니다. 이 글에서는 테스트 비디오에서 서로 다른 정도의 그림자를 만나게 될 때 알고리즘을 비교할 수 있습니다. 빠른 결론으로, MultiLayerBGS 알고리즘은 상당한 양의 그림자가있는 테스트 케이스에서 다른 메소드보다 성능이 우수합니다.
Andrew Sobral이이 방법과 35 가지 이상의 배경 빼기 방법을 효과적으로 구현할 수 있습니다. page.
여기 링크가 있습니다. http://stackoverflow.com/a/9092808/744859 –