Bayesian Illumination Invariant Motion Detection Using a New Adaptive Threshold
Publish place: 14th Iranian Student Conference on Electrical Engineering
Publish Year: 1390
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: English
View: 2,447
متن کامل این Paper منتشر نشده است و فقط به صورت چکیده یا چکیده مبسوط در پایگاه موجود می باشد.
توضیح: معمولا کلیه مقالاتی که کمتر از ۵ صفحه باشند در پایگاه سیویلیکا اصل Paper (فول تکست) محسوب نمی شوند و فقط کاربران عضو بدون کسر اعتبار می توانند فایل آنها را دریافت نمایند.
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ISCEE14_001
تاریخ نمایه سازی: 31 مرداد 1390
Abstract:
Detection of moving objects plays a very important role in video processing of many vision applications. The vision systems constituting of image processing algorithms are widely implemented and exploited in various applications such as traffic control, video surveillance of objects, and etc. Most basic change detection algorithms assume that the illumination of relative scene will remain constant. However, this assumption is not necessarily valid particularly outside a well-controlled laboratory setup. In this paper, a novel illumination-invariant method of change detection has been presented which is insensitive to varying illumination. The proposed algorithm has been based on a Bayesian change detection method using a threshold that is adaptively controlled so that the effects of the illumination of image frames are minimized. Proposed adaptation algorithm employs distance measure.
Keywords:
Authors
Elham Kermani
Electrical Eng. Faculty, K.N. Toosi Univ. of Technology, Tehran, Iran
Davud Asemani
Electrical Eng. Faculty, K.N. Toosi Univ. of Technology, Tehran, Iran
مراجع و منابع این Paper:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :