私は機械学習の初心者です。私はニューラルネットワークの基礎知識しか持っていません。TensorFlowビデオ処理、検出の変更
（異なる場所に配置された異なるビデオ正方形に）
1.ビデオストリームは静止画（黄色の四角の白い領域）を示し ：
は、私はかなり明確なタスクを持っています2.ビデオの内容が変わると、黄色い四角がない白い部分が表示され始めます。
3.
私は、そのタスクのTensorFlowフレームワークに使用するつもりです。誰かが正しい方向に私をプッシュできますか？あるいは、問題を克服するためのステップのリストを見るのがとても嬉しいです。
ありがとうございます。
静的な画像があらかじめどのように見えるか分かっていれば、いくつかの背景減算が機能するかもしれませんか？基本的には、すべてのフレームから静的な画像を差し引いて、結果の内容を確認します。結果のピクチャが空である場合（0またはそれに近い閾値に近い場合）、検出する変更はありません。結果の画像に0以外の領域が含まれている場合（手動で調整された特定の閾値よりも上または下にある可能性があります）、その領域の変更が検出されました。
ありがとう、しかし、どのようにnoizeに対処するためのアイデア？ "Bluring"は一般的な戦略ですが、もっと効果的なものがあるかもしれませんか？ –
私が言及しているスレッショルドはある程度のノイズを処理できるはずです。それ以外は、このシンプルなアプローチがどのように実行され、それに基づいて、必要に応じてより洗練された戦略を開発するかを試してみるのが最善の方法だと思います。あなたのプロジェクトに幸運を祈る！ – kaufmanu
変更を検出するには、NNに2つのイメージを提供し、この情報を取得するか、RNNの-NNを検討して、あるランから次。 Btw：あなたはNNがこれに対して過度の仕掛けになっていることを知っていますか？ – RuDevel
静的画像は常に同じですか？あるいは、異なるビデオストリームにまたは同じビデオストリームにもいくつかの「静的」な画像がありますか？ – kaufmanu
@RuDevel正しく理解しましたか？NNはそのタスクには当てはまりません。あなたは何とか始めることを提案できますか？ –