undefined

Multi-Channel Fused Lasso for Motion Detection in Dynamic Video Scenarios

Julkaisuvuosi

2023

Tekijät

Gao Rong; Liu Xin; Yang Jingyu; Yue Huanjing

Tiivistelmä

Motion detection is a fundamental step in analyzing video sequences, capable of enhancing consumer electronics products with increased intelligence, interactivity, and convenience. Structured and fused sparsity has been used in previous works to normalize the foreground signal due to the foreground’s spatial and temporal coherence. As far as we are aware, no previous works have studied the group prior to multi-channels (such as the RGB) to the foreground signals. However, a multi-channel signal is the correct representation of a pixel. Under the condition that one pixel is equal (similar) to its neighboring pixels, it’s reasonable that the three channels of RGB should also be identical (similar). This work investigates the smoothness of multi-channel signals by proposing a novel regularizer named the Multi-Channel Fused Lasso (MCFL). Specifically, we introduce a two-channel structure to implement motion detection. First, low-rank matrix decomposition is performed on the video footage along different planes. Low-rank background and sparse foreground (rough foreground candidate for the second pass) are segmented from the video sequence. Further, MCFL regularization is used for sparse signal recovery to improve the performance of the foreground mask. The proposed method is validated on different challenging videos. Sufficient experimental results show that our method is effective in a variety of challenging scenarios. Compared with the current best sparsely-based method, the performance of F-Measure improves by 0.4, 0.4, and 0.1 respectively on the I2R, BMC, and CDnet2014 datasets. Our approach is also competitive compared to the deep learning models. Our code can be obtained at https://github.com/linuxsino/MCFL.
Näytä enemmän

Organisaatiot ja tekijät

Julkaisutyyppi

Julkaisumuoto

Artikkeli

Emojulkaisun tyyppi

Lehti

Artikkelin tyyppi

Alkuperäisartikkeli

Yleisö

Tieteellinen

Vertaisarvioitu

Vertaisarvioitu

OKM:n julkaisutyyppiluokitus

A1 Alkuperäisartikkeli tieteellisessä aikakauslehdessä

Julkaisukanavan tiedot

Julkaisu­foorumi

57531

Julkaisufoorumitaso

1

Avoin saatavuus

Avoin saatavuus kustantajan palvelussa

Ei

Julkaisukanavan avoin saatavuus

Osittain avoin julkaisukanava

Rinnakkaistallennettu

Ei

Muut tiedot

Tieteenalat

Tietojenkäsittely ja informaatiotieteet

Avainsanat

[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]

Kustantajan kansainvälisyys

Kansainvälinen

Kansainvälinen yhteisjulkaisu

Kyllä

Yhteisjulkaisu yrityksen kanssa

Ei

DOI

10.1109/TCE.2023.3341908

Julkaisu kuuluu opetus- ja kulttuuriministeriön tiedonkeruuseen

Kyllä