資料介紹
在許多計算機視覺應用中,視頻流中運動物體的檢測是信息抽取分析的第一個相關步驟。除了能夠將視頻流分割成運動的和背景的部分之外,檢測運動物體為識別、分類和活動分析提供了一個重點,使這些后續步驟更加有效。提出了一種基于人工神經網絡的自組織方法,該方法廣泛應用于人類圖像處理系統和認知科學中。該方法可以處理包含運動背景、漸變光照和偽裝的場景,沒有自舉限制,可以將運動物體投射的陰影納入背景模型中,并對固定攝像機拍攝的不同類型的視頻實現魯棒檢測。我們比較了我們的方法與其他建模技術和報告的實驗結果,無論是在檢測準確性和處理速度方面,對于彩色視頻序列,代表了視頻監控系統的典型情況至關重要。
和語義描述。我們在這里的重點是檢測階段的一般視覺監視系統使用靜態凸輪時代。在許多計算機視覺應用中,視頻流中運動物體的檢測是信息抽取分析的第一個相關步驟。除了能夠將視頻流分割為前景和背景組件的內在有用性之外,檢測運動物體還提供了識別、分類和活動分析的重點,使這些后續步驟更有效,因為只需要考慮運動像素。
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