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【24h】

Foreground objects detection using multiple difference images

机译：使用多个差异图像进行前景物体检测

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摘要

In visual surveillance, robust foreground object detection is an essential step for further processing such as segmentation, tracking, and extraction of a scene's contextual information. Typical approaches continuously update background images and use then for detecting foreground objects. They involve many parameters that should be adjusted according to the situation where surveillance cameras are operating. We propose an algorithm for the robust detection of foreground objects using multiple difference images that requires only one parameter to adjust. We show that the proposed algorithm gives comparable results with less computation time through experimental results using test images with groundtruths.
机译：在视觉监视中，强大的前景对象检测是进行进一步处理（例如，分割，跟踪和提取场景的上下文信息）的必不可少的步骤。典型的方法不断更新背景图像，然后用于检测前景对象。它们涉及许多参数，应根据监视摄像头的运行情况进行调整。我们提出了一种使用多个差异图像对前景物体进行鲁棒检测的算法，该算法仅需调整一个参数即可。我们表明，通过使用带有地面真实性的测试图像的实验结果，所提出的算法以更少的计算时间给出了可比的结果。

著录项

  • 来源
    《Optical engineering》 |2010年第4期|p.047201.1-047201.5|共5页
  • 作者

    Jong-Eun Ha; Wang-Heon Lee;

  • 作者单位

    Seoul National University of Technology Department of Automotive Engineering 172 Gongneung-2Dong Nowon-Gu Seoul, 139-743 Korea;

    Hansei University Department of Information Technology 604-5 Dangjeong Dong Gunpo-si Kyonggi, 435-742 Korea;

  • 收录信息 美国《科学引文索引》(SCI);美国《工程索引》(EI);
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
  • 关键词

    visual surveillance; foreground object detection; machine vision; background image;

    机译：视觉监控;前景物体检测;机器视觉背景图片;

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