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    A Modified Frame Difference Method Using Correlation Coefficient for Background Subtraction

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    AbstractBackground subtraction is one of the most important step in video surveillance which is used in a number of real life applications such as surveillance, human machine interaction, optical motion capture and intelligent visual observation of animals, insects. Background subtraction is one of the preliminary stages which are used to differentiate the foreground objects from the relatively stationary background. Normally a pixel is considered as foreground if its value is greater than its value in the reference image. Hence, every pixel has to be compared to find the foreground and background pixel. This paper presents a technique which improves the frame difference method by first classifying the blocks in the frame as background and others using correlation coefficient. Further refinement is performed by performing pixel-level classification on blocks which are not considered as background. Experiments are conducted on standard data-sets and the performance measures shows good results in some critical conditions

    Histograma de orientaci贸n de gradientes aplicado al seguimiento m煤ltiple de personas basado en video

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    El seguimiento m煤ltiple de personas en escenas reales es un tema muy importante en el campo de Visi贸n Computacional dada sus m煤ltiples aplicaciones en 谩reas como en los sistemas de vigilancia, rob贸tica, seguridad peatonal, marketing, etc., adem谩s de los retos inherentes que representa la identificaci贸n de personas en escenas reales como son la complejidad de la escena misma, la concurrencia de personas y la presencia de oclusiones dentro del video debido a dicha concurrencia. Existen diversas t茅cnicas que abordan el problema de la segmentaci贸n de im谩genes y en particular la identificaci贸n de personas, desde diversas perspectivas; por su parte el presente trabajo tiene por finalidad desarrollar una propuesta basada en Histograma de Orientaci贸n de Gradientes (HOG) para el seguimiento m煤ltiple de personas basado en video. El procedimiento propuesto se descompone en las siguientes etapas: Procesamiento de Video, este proceso consiste en la captura de los frames que componen la secuencia de video, para este prop贸sito se usa la librer铆a OpenCV de tal manera que se pueda capturar la secuencia desde cualquier fuente; la siguiente etapa es la Clasificaci贸n de Candidatos, esta etapa se agrupa el proceso de descripci贸n de nuestro objeto, que para el caso de este trabajo son personas y la selecci贸n de los candidatos, para esto se hace uso de la implementaci贸n del algoritmo de HOG; por 煤ltimo la etapa final es el Seguimiento y Asociaci贸n, mediante el uso del algoritmo de Kalman Filter, permite determinar las asociaciones de las secuencias de objetos previamente detectados. La propuesta se aplic贸 sobre tres conjuntos de datos, tales son: TownCentre (960x540px), TownCentre (1920x1080px) y PETS 2009, obteni茅ndose los resultados para precisi贸n: 94.47%, 90.63% y 97.30% respectivamente. Los resultados obtenidos durante las experimentaciones validan la propuesta del modelo haciendo de esta una herramienta que puede encontrar m煤ltiples campos de aplicaci贸n, adem谩s de ser una propuesta innovadora a nivel nacional dentro del campo de Vision Computacional.Tesi
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