On the effect of motion segmentation techniques in description based adaptive video transmission

Personal use of this material is permitted. Permission from IEEE must be obtained for all other uses, in any current or future media, including reprinting/republishing this material for advertising or promotional purposes, creating new collective works, for resale or redistribution to servers or lists, or reuse of any copyrighted component of this work in other works. J. C. San Miguel, and J. M. Martínez, "On the effect of motion segmentation techniques in description based adaptive video transmission", in AVSS '07: Proceedings of the 2007 IEEE Conference on Advanced Video and Signal Based Surveillance, 2007, p. 359-364This paper presents the results of analysing the effect of different motion segmentation techniques in a system that transmits the information captured by a static surveillance camera in an adaptative way based on the on-line generation of descriptions and their descriptions at different levels of detail. The video sequences are analyzed to detect the regions of activity (motion analysis) and to differentiate them from the background, and the corresponding descriptions (mainly MPEG-7 moving regions) are generated together with the textures of the moving regions and the associated background image. Depending on the available bandwidth, different levels of transmission are specified, ranging from just sending the descriptions generated to a transmission with all the associated images corresponding to the moving objects and background. We study the effect of three motion segmentation algorithms in several aspects such as accurate segmentation, size of the descriptions generated, computational efficiency and reconstructed data quality.This work is partially supported by Cátedra Infoglobal-UAM para Nuevas Tecnologías de video aplicadas a la seguridad. This work is also supported by the Ministerio de Ciencia y Tecnología of the Spanish Government under project TIN2004-07860 (MEDUSA) and by the Comunidad de Madrid under project P-TIC-0223-0505 (PROMULTIDIS)

Hybrid Video Stabilization for Mobile Vehicle Detection on SURF in Aerial Surveillance

Detection of moving vehicles in aerial video sequences is of great importance with many promising applications in surveillance, intelligence transportation, or public service applications such as emergency evacuation and policy security. However, vehicle detection is a challenging task due to global camera motion, low resolution of vehicles, and low contrast between vehicles and background. In this paper, we present a hybrid method to efficiently detect moving vehicle in aerial videos. Firstly, local feature extraction and matching were performed to estimate the global motion. It was demonstrated that the Speeded Up Robust Feature (SURF) key points were more suitable for the stabilization task. Then, a list of dynamic pixels was obtained and grouped for different moving vehicles by comparing the different optical flow normal. To enhance the precision of detection, some preprocessing methods were applied to the surveillance system, such as road extraction and other features. A quantitative evaluation on real video sequences indicated that the proposed method improved the detection performance significantly

Learning Fast and Robust Target Models for Video Object Segmentation

Video object segmentation (VOS) is a highly challenging problem since the initial mask, defining the target object, is only given at test-time. The main difficulty is to effectively handle appearance changes and similar background objects, while maintaining accurate segmentation. Most previous approaches fine-tune segmentation networks on the first frame, resulting in impractical frame-rates and risk of overfitting. More recent methods integrate generative target appearance models, but either achieve limited robustness or require large amounts of training data. We propose a novel VOS architecture consisting of two network components. The target appearance model consists of a light-weight module, which is learned during the inference stage using fast optimization techniques to predict a coarse but robust target segmentation. The segmentation model is exclusively trained offline, designed to process the coarse scores into high quality segmentation masks. Our method is fast, easily trainable and remains highly effective in cases of limited training data. We perform extensive experiments on the challenging YouTube-VOS and DAVIS datasets. Our network achieves favorable performance, while operating at higher frame-rates compared to state-of-the-art. Code and trained models are available at https://github.com/andr345/frtm-vos.Comment: CVPR 2020. arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:1904.0863

Visual Tracking Control for Inertial Stabilization System

This paper presents an approach to the image tracking for an inertial stabilization system, comprised of acamera system set up into the aircraft structure. The motion control of the camera system can be divided intotwo portions; the first portion is a feedback control system, the second portion is the autonomous trackingobjects in video sequences. We propose an object tracking algorithm based on a combined HSV colorprobability histogram model using a CAMshift algorithm that finds the most probable target position in thecurrent frame. The CAMshift algorithm applications can track objects presenting strong modifications ofshape. We can quote the management of the target appearance changes during the sequence. The feedbackcontrol loop for the pan-tilt unit would send rate commands to move the camera position in order to keep thetarget in the center of the camera image. The capability of the tracker to handle in real-time target scalevariation, partial occlusion, and significant clutter, is demonstrated. The experiment results are presented toverify the effectiveness of the proposed method in image tracking objec

Implementation of Steiner Point of Fuzzy Set

This paper deals with the implementation of Steiner point of fuzzy set. Some definitions and properties of Steiner point are investigated and extended to fuzzy set. This paper focuses on establishing efficient methods to compute Steiner point of fuzzy set. Two strategies of computing Steiner point of fuzzy set are proposed. One is called linear combination of Steiner points computed by a series of crisp α-cut sets of the fuzzy set. The other is an approximate method, which is trying to find the optimal α-cut set approaching the fuzzy set. Stability analysis of Steiner point of fuzzy set is also studied. Some experiments on image processing are given, in which the two methods are applied for implementing Steiner point of fuzzy image, and both strategies show their own advantages in computing Steiner point of fuzzy set

Розробка модифікованих методів навчання нейромереж для розв’язання задачі розпізнавання учасників дорожнього руху

We have developed modifications of a simple genetic algorithm for pattern recognition. In the proposed modification Alpha-Beta, at the stage of selection of individuals to the new population the individuals are ranked in terms of fitness, then the number of pairs is randomly determined ‒ a certain number of the fittest individuals, and the same number of the least adapted. The fittest individuals form the subset B, those least adapted ‒ the subset W. Both subsets are included in a set of pairs V. The number of individuals that can be selected to pairs is in the range of 20‒60 % of the total number of individuals. In the modification Alpha Beta fixed compared to the original version of a simple genetic algorithm we added a possibility of the emergence of two mutations, added a fixed point of intersection, as well as changed the selection of individuals for crossbreeding. This makes it possible to increase the indicator of accuracy in comparison with the basic version of a simple genetic algorithm. In the modification Fixed a fixed point of intersection was established. The cross-breeding involves half the genes ‒ those genes that are responsible for the number of neurons in layers, values for other genes are always passed to the descendants from one of the individuals. In addition, at the stage of mutation there are randomly occurring mutations using a Monte-Carlo method.The developed methods were implemented in software to solve the task on recognizing motorists (cars, bicycles, pedestrians, motorcycles, trucks). We also compared indicators for using modifications of a simple genetic algorithm and determined the best approach to solving the task on recognizing road traffic participants. It was found that the developed modification Alpha-Beta showed better results compared to other modifications when solving the task on recognizing road traffic participants. When applying the developed modifications, the following indicators for the accuracy of Alpha-Beta were obtained ‒ 96.90 %, Alpha‒Beta fixed ‒ 95.89 %, fixed ‒ 85.48 %. In addition, applying the developed modifications reduces the time for the neuromodel’s parameters selection, specifically using the Alpha-Beta modification employs only 73.9 % of the time required by the basic method, applying the Fixed modification ‒ 91.1 % of the time required by the basic genetic methodРазработаны модификации простого генетического алгоритма для распознавания образов. В предлагаемой модификации Альфа-Бета на этапе отбора особей к новой популяции особи ранжируются по показателю приспособленности, далее случайным образом определяется количество пар - определенное количество наиболее приспособленных особей, и столько же наименее приспособленных. Наиболее приспособленные особи формируют подмножество B, наименее приспособленные – подмножество W. Оба подмножества входят в множество пар V. Число особей, которые могут быть выбраны в пары, находится в диапазоне 20– 60 % от общего количества особей. В модификации Альфа-Бета фиксированная по сравнению с оригинальной версией простого генетического алгоритма было добавлено возможность возникновения двух мутаций, добавлено фиксированную точку пересечения, а также изменено отбор особей для скрещивания. Это позволяет повысить показатель точности в сравнении с базовой версией простого генетического алгоритма. В модификации Фиксированная установлена фиксированная точку пересечения. В пересечении принимает участие половина генов – гены отвечающие за количество нейронов на слоях, значения других генов всегда передаются потомкам от одной из особей. Также, на этапе мутации случайным образом происходят мутации с использованием метода Монте-Карло.Разработанные методы программно реализованы для решения задачи распознавания участников дорожного движения (автомобилей, велосипедов, пешеходов, мотоциклов, грузовиков). Также было проведено сравнение показателей использования модификаций простого генетического алгоритма и определен лучший подход к решению задачи распознавания участников дорожного движения. Было установлено, что разработанная модификация Альфа-Бета показала лучшие результаты по сравнению с другими модификациями при решении задачи распознавания участников дорожного движения. При применении разработанных модификаций получены следующие показатели точности Альфа-Бета – 96.90 %, Альфа-Бета фиксированная –95.89 %, фиксированная – 85.48 %. Кроме того, при применении разработанных модификаций сокращается время подбора параметров нейромодели, в частности при использовании модификации Альфа-Бета используеться только 73,9 % времени базового метода, при использовании модификации Фиксированная – 91,1 % времени базового генетического методаРозроблено модифікації простого генетичного алгоритму для розпізнавання образів. У запропонованій модифікації Альфа-Бета на етапі відбору особин до нової популяції особини ранжуються за показником пристосованості, далі випадковим чином визначається кількість пар – певна кількість найпристосованіших особин, та стільки ж найменш пристосованих. Найпристосованіші особини формують підмножину B, найменш пристосовані – підмножину W. Обидві підмножини входять в множину пар V. Число особин, що можуть бути обрані в пари, знаходиться в діапазоні 20–60 % від загальної кількості особин. У модифікації Альфа-Бета фіксована в порівнянні з оригінальною версією простого генетичного алгоритму було додано можливість виникнення двох мутацій, додано фіксовану точку схрещення, а також змінено відбір особин для схрещення. Це дозволяє підвищити показник точності у порівнянні з базовою версією простого генетичного алгоритму. У модифікації Фіксована встановлено фіксовану точку схрещення. В схрещенні приймає участь половина генів – гени що відповідають за кількість нейронів на шарах, значення інших генів завжди передаються нащадкам від однієї з особин. Також, на етапі мутації випадковим чином відбуваються мутації з використанням методу Монте-Карло.Розроблені методи програмно реалізовано для вирішення задачі розпізнавання учасників дорожнього руху (автомобілів, велосипедів, пішоходів, мотоциклів, вантажівок). Також було проведено порівняння показників використання модифікацій простого генетичного алгоритму та визначено кращий підхід вирішення задачі розпізнавання учасників дорожнього руху. Було встановлено, що розроблена модифікація Альфа-Бета показала кращі результати у порівнянні з іншими модифікаціями при вирішенні задачі розпізнавання учасників дорожнього руху. При застосуванні розроблених модифікацій отримано наступні показники точності: Альфа-Бета – 96.90 %, Альфа-Бета фіксована – 95.89 %, фіксована – 85.48 %. Крім того, при застосуванні розроблених модифікацій скорочується час підбору параметрів нейромоделі, зокрема при використанні модифікації Альфа-Бета витрачається лише 73,9 % часу базового методу, при використанні модифікації Фіксована – 91,1 % часу базового генетичного метод