Una vez que finaliza el periodo de entrenamiento, es decir que t>N, siendo N el número de frames de entrenamiento que hemos elegido, para cada uno de los píxeles de la imagen:
- Hayamos la distancia euclídea de cada pixel respecto a la media de la Gaussiana de referencia, mediante la siguiente formula:
Como podemos observar, habría que calcular la distancia de cada uno de los canales por separado.
- Comparamos la distancia calculada con el umbral. En este caso, el umbral consta de la varianza de la gaussiana en ese pixel multiplicada por el factor k.
La utilidad de k es aumentar el area de aceptación de un pixel de fondo. Un valor correcto suele variar entre 2 y 3, dependiendo del contexto.
Esta asociado al campo Umbral del interfaz, y se ha modificado para que acepte valores decimales.
Si la fórmula anterior se cumpliera, significaría que ese pixel ha variado lo suficiente como para considerarlo como pixel de Foreground, sino se consideraría como pixel de fondo, y se utilizaría para actualizar los parámetros de la Gaussiana.
2 - Actualización de valores de la Gaussiana.
Por cada pixel considerado como de fondo, habría que actualizar los valores de la Gaussiana asociada teniendo en cuenta las ecuaciones:
Se tiene en cuenta la casuística propuesta por D.Koller de solo actualizar los parámetros de las Gaussianas de los pixeles detectados como pertenecientes al Background.Adjunto a continuación una muestra del funcionamiento del método implementado:
Como se puede observar existen falsas detecciones debidas al ruido del video, generado por la compresión. Sería planteable aplicar técnicas de post-procesado de imagenes, tanto para eliminar el ruido, como para eliminación de sombras.
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