본 논문에서는 비디오 스트림으로부터 움직이는 객체를 추출하기 위해 고유 배경(eigenbackground)을 사용하여 효율적으로 배경을 모델링하는 방법을 제안한다. 배경은 모델링하더라도 시간이 지남에 따라 날씨나 조명의 변화에 따라 변화가 발생하므로 변화 요소를 반영할 수 있도록 배경 모델을 갱신해야 한다. 이를 위해 본 논문에서는 R-SVD 방법에 기반을 두고 배경 모델을 갱신하도록 한다. 이 때 영상 변화도를 정의하여 이 값에 따라 동적으로 배경을 모델링하여 처리시간을 단축할 수 있도록 한다. 또한 고유 배경을 사용하는 경우 충분한 훈련 데이터를 사용해야만 정확한 모델을 생성할 수 있지만 본 논문에서는 적은 수의 데이터만을 사용하여 정확한 모델을 생성할 수 있도록 입력 프레임을 재구성하여 사용한다. 제안한 방법은 초기 고유 배경 모델 및 기존의 주기적으로 배경을 갱신하는 방법과의 비교를 통해 그 우수성을 확인한다.
본고에서는 비디오 스트림으로부터 움직이는 객체를 추출하기 위해 고유 배경(eigenbackground)을 사용하여 효율적으로 배경을 모델링하는 방법을 제안한다.