- 배경제거(Background Subtraction) 기법을 활용

- 배경 제거 기법은 배경 모델링(Background Modeling) 과정을 포함

- 배경 모델이란, 고정된 화면이 갖는 배경의 컬러 정보를 학습하는 과정을 뜻함

- 배경 모델은 각 화소에 대해 생성됨(즉, 화소는 배경모델을 갖게 됨)

- 선택적 업데이트: 모델의 업데이트가 배경을 분류된 경우에만 진행됨

- 초기 모델에서 False positive로 분류되는 경우, 그것이 배경이 아님에도 불구하고 영구적으로 배경 모델로 업데이트되지 않아 전경으로 검출됨

- 배경 제거 단계에서는, 민감도를 다소 낮추더라도 검출 에러를 최소화 하는데 중점

  → 변화 감지 단계의 경계 값 적용과정을 보다 쉽게 하기 위한 것

- 전경 검출 단계에서는 영역 사이즈에 적용되는 경계 값을 낮춰 검출 민감도를 최대화

  → 배경제거 결과의 성능은 다소 낮추더라도 변화 감지 결과(주요 저전력 이벤트)의 성능을 극대화