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背景建模(四)——以纹理为特征的方法
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前面两篇博文介绍了以像素值为特征的背景建模方法：以像素值为特征的方法(2)和以像素值为特征的方法(1)
公式为：
https://blog.sciencenet.cn/blog-722391-572292.html
上一篇：背景建模(三)——以像素值为特征的方法(2)
下一篇：背景建模(五)——其他方法
下面介绍一下以纹理为特征的方法，比较出名的就是用LBP和SILTP为特征做的。
以LBP为特征的文章：A texture-based method for modeling the background and detecting moving objects
这篇文章发表在06年TPAMI上面，还是奥鲁大学那帮人做的，他们已经把LBP用到极致了，LBP在计算机视觉的各个领域都得到了应用。
首先进行LBP的计算：
特征表示完之后就是建立背景模型，为K个。模型的更新公式为：
而比较两个直方图的相似程度则用直方图交集(histogram intersaction).
文章实验做得比较充分，但是比较试验很少只跟混合高斯模型(GMM)进行比较了.
另一篇比较好的以纹理为特征的背景建模的方法是CVPR2010的文章，题目：
Modeling Pixel Process with Scale Invariant Local Patterns for Background Subtraction in Complex Scenes
本文提出了一种新的纹理表示方法，scale invariant local ternary pattern（SILTP）
其次就是在背景建模更新的时候提出一种模式核密度估计的方法(pattern kernel density estimation)
文章的对比试验也很全，用三种方法在九段视频上进行了试验。
https://blog.sciencenet.cn/blog-722391-572292.html
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