Материал из MachineLearning.

Статья в настоящий момент дорабатывается. Это предварительная версия задания. Пока не сто́ит приступать к выполнению.

Восстановление плотности распределений. Вычитание фона

Вычитания фона — важная прикладная задача. Часто оно является первой стадией в системах анализа видео с камер наблюдения. Необходимо классифицировать пиксели видеопоследовательности на принадлежащие фону и принадлежащие объектам переднего плана. Обычно предполагается, что камера статична. По обучающей выборке необходимо оценить модель фона, чтобы затем для каждого пикселя каждого кадра тестовой видеопоследовательности уметь предсказать вероятность того, что он является фоном. Педполагая равномерное распределение на принадлежность пикселей объектам переднего плана (обычно нет априорных сведений, чтобы использовать другое распределение), принятие решения для данного пикселя эквивалентно сравнению предсказанной вероятности фона с некоторым порогом.

Часто (хотя и не всегда) в качестве обучающей выборки удаётся взять один или несколько кадров, на которых отсутствуют объекты переднего плана. Но даже в этом случае задача оценки модели фона не является тривиальной из-за того, что фон никогда не бывает полностью статичен: всегда есть шум камеры, также может меняться освещение, тени, камера может дрожать, фон может быть динамическим (листва или вода в присутствии ветра), к фону могут добавляться дополнительные объекты. Вам предлагается протестировать несколько моделей разной сложности и селать выводы о применимости моделей в разних ситуациях.

Данные

Вам предлагается использовать стандартные тестовые последовательности с веб-сайта ChangeDetection.net. Два набора данных являются обязательными:

• Baseline/pedestrians (train — 1:299; test — 300:1099),
• Camera jitter/traffic (train — [581:723, 752:951]; test — 1000:1570).

Вы можете использовать и другие последовательности для лучшего изучения свойств методов.

Оценка алгоритмов

Для каждого кадра тестовой части последовательности можно оценить качество алгоритма, зная его верную разметку (директория groundtruth). Обратите внимание, что только часть каждого из кадров является областью интереса. Например, на последовательности traffic область интереса ограничивается дорогой. Зная, какие части изображения на самом деле относятся к фону (класс static) и к переднему плану (класс motion), можно оценить количество верных положительных (TP) и отрицательных (TN) обнаружений пикселей, а также ложноположительных (FP) и ложноотрицательных (FN).