@Article{, title={A Proposed Background Modeling Algorithm for Moving Object Detection Using Statistical Measures خوارزمية نمذجة خلفية مقترحة لكشف الأجسام المتحركة بأستخدام المقاييس الأحصائية}, author={Abdulamir A. Karim عبدالأميرعبدالله كريم}, journal={Iraqi Journal of Science المجلة العراقية للعلوم}, volume={58}, number={3A}, pages={1282-1289}, year={2017}, abstract={Extracting moving object from video sequence is one of the most important steps in the video-based analysis. Background subtraction is the most commonly used moving object detection methods in video, in which the extracted object will be feed to a higher-level process ( i.e. object localization, object tracking ). The main requirement of background subtraction method is to construct a stationary background model and then to compare every new coming frame with it in order to detect the moving object. Relied on the supposition that the background occurs with the higher appearance frequency, a proposed background reconstruction algorithm has been presented based on pixel intensity classification ( PIC ) approach. First, pixel intensity in a predetermined time period has been classified according to a proposed clustering method, second, pixels frequency of those clusters has been calculated, finally, the center of the cluster with the higher pixel frequency has been chosen as the background pixel intensity value. The efficiency and effectiveness of the proposed algorithm has been confirmed through comparing its results with those of the most common traditional methods, besides , the results of the proposed algorithm in a number of testing environment which are traffic monitoring and pedestrian surveillance shows that the proposed algorithm can save space and economize computation time and give good accuracy.

ان استخلاص الأجسام المتحركة من الفيديو تعد واحدة من اهم الخطوات في تحليل الفديو. تعتبر عملية طرح الخلفية من اكثر طرق الكشف عن الأجسام المتحركة شيوعا في الفديو، حيث يتم تغذية الجسم المستخلص الى عمليات ذات مستوى اعلى ( اي تحديد موقع الجسم وتتبع الجسم ). المتطلب الرئيسي لطريقة طرح الخلفية هو بناء نموذج خلفية ثابت ومن ثم مقارنة كل اطار frame جديد بذلك النموذج من اجل الكشف عن الأجسام المتحركة. اعتمادا على فرضية ان بكسل Pixels الخلفية تظهر بأعلى تردد ظهور , تم اقتراح خوارزمية جديدة لأعادة بناء الخلفية بالأستناد الى نهج تصنيف كثافة البكسل اولا. تم تصنيف البكسل في فترة زمنية محددة مسبقا وفقا لطريقة عنقدة clustering مقترحة ، ثانيا. تم حساب تردد البكسل لتلك العناقيد ، واخيرا. تم تحديد مركز العنقود ذا تردد البكسل الأعلى واعتماده كقيمة لبكسل الخلفية. تم التحقق من فاعلية وكفاءة الخوارزمية المقترحة من خلال مقارنة نتائجها مع نتائج الطرق التقليدية الأكثر شيوعا. فضلا عن ذلك ، فأن نتائج الخوارزمية المقترحة في عدد من بيئة الأختبار ( مراقبة حركة المرور و مراقبة المشاة ) أظهرت ان الخوارزمية المقترحة يمكن ان توفر في المساحة الخزنية وان تقتصد في وقت الحساب وانها تعطي دقة جيدة.} }