ビデオ背景差分

ビデオ背景差分は、コンピュータビジョンの分野で動く物体（前景）を静止したシーン（背景）から分離する技術です。この技術は、背景モデルを作成し、各フレームをモデルと比較して閾値処理を適用することで、変化した領域を前景物体として識別します。ビデオ背景差分は、監視、動作検出、物体追跡などのアプリケーションにおいて、照明の変化、影、動的な背景、ノイズなどの課題を効果的に解決するために重要な価値を持っています。一般的な手法には、フレーム差分、移動平均、ガウシアンミックスモデル（GMM）、深層学習があります。後処理技術もしばしば使用され、結果の最適化と誤検知の削減に役立ちます。