Gauss karışım modeli tabanlı uyarlamalı arkaplan modelinin histerezis eşikleme ile iyileştirilmesi = Improving gaussian mixture model based adaptive background modeling using hysteresis thresholding

Abstract

Arkaplan tabanlı nesne tanıma, gerçek zamanlı gözetim amaçlı görüntü uygulamaları için önem taşımaktadır. Stauffer-Grimson metodu, arkaplan modelleme konusunda başarılı olduğu kabul gören bir metottur [1]. Fakat bu metot, tek parça halindeki bazı önplan nesnelerini parçalı olarak bulmaktadır. Bu çalışmada, önplandaki yakın bağlantılı-bileşen çiftlerinin dışbükey zarflarının birleşimi kullanılarak bir histerezis eşikleme yöntemi önerilmektedir. Ayrıca, önplan kenar bilgisi de sisteme entegre edilmektedir. Sonuçlarda histerezis eşiklemenin, tek parça halindeki önplan nesnelerinin birkaç ayrık parça olarak tespit edilmelerini önlediği ve başarımı arttırdığı; önplan kenar bilgisini modele dahil etmenin de önplan saptama başarımını olumluğu etkilediği görülmüştür.