Il metodo BEWiS, ideato e realizzato da Massimo De Gregorio (ISASI) e Maurizio Giordano (ICAR), a oggi è posizionato al secondo posto nella classifica internazionale dei migliori metodi dedicati allo “Scene Background Modeling” (http://scenebackgroundmodeling.net). Il risultato è stato conseguito grazie alle modifiche, e quindi all’introduzione di nuove caratteristiche/funzionalità, apportate dai due ricercatori al modello originale di neurone delle reti neurali senza pesi, meglio conosciute come “Weightless Neural Systems”. Queste nuove funzionalità hanno permesso ai due ricercatori di affrontare diversi problemi nell’ambito dell’Image Processing e della Video Analysis con risultati di ottimo livello. BEWiS è l’ultimo sistema realizzato nell’ambito di una collaborazione tra i due istituti del CNR (ISASI-ICAR) che già nel 2014 aveva prodotto il sistema CwisarDH posizionatosi terzo nella classifica internazionale del “Change Detection” riportata in http://www.changedetection.net. L’importanza di avere sistemi capaci di isolare lo sfondo (background) in immagini video, cioè la possibilità di descrivere la scena senza oggetti in primo piano (foreground) è il desideratum di molte applicazioni in Computer Vision tra cui: monitoraggio del traffico (conteggio e tracking dei veicoli), videosorveglianza, object tracking, motion capture, gesture and posture recognition.
