Strategy for Foreground Movement Identification Adaptive to Background Variations

Video processing has gained a lot of significance because of its applications in various areas of research. This includes monitoring movements in public places for surveillance. Video sequences from various standard datasets such as I2R, CAVIAR and UCSD are often referred for video processing applications and research. Identification of actors as well as the movements in video sequences should be accomplished with the static and dynamic background. The significance of research in video processing lies in identifying the foreground movement of actors and objects in video sequences. Foreground identification can be done with a static or dynamic background. This type of identification becomes complex while detecting the movements in video sequences with a dynamic background. For identification of foreground movement in video sequences with dynamic background, two algorithms are proposed in this article. The algorithms are termed as Frame Difference between Neighboring Frames using Hue, Saturation and Value (FDNF-HSV) and Frame Difference between Neighboring Frames using Greyscale (FDNF-G). With regard to F-measure, recall and precision, the proposed algorithms are evaluated with state-of-art techniques. Results of evaluation show that, the proposed algorithms have shown enhanced performance

Proposta de um Sistema de Tomada de Decisão para Detecção de Veículos em Movimento para FPGA

Os métodos pesquisados para detecção de objetos em movimento através do processamento de imagens em processadores de uso geral (General Purpose Processors - GPPs) apresentam, em sua maioria, uma abordagem que não permite uma implementação com bons resultados em matriz de portas programável em campo (Field Programmable Gate Array-FPGA). Isso ocorre devido à classificação correta dos pixels estar diretamente relacionada à implementação de técnicas mais complexas para modelar a imagem de referência e que requerem muitos recursos em termos de memória. Além disso, quase todos os métodos analisados realizam apenas o processamento da tomada de decisão clássica, sendo poucas as propostas que baseiam sua tomada de decisão na integral fuzzy. Assim, visando melhorar a classificação dos pixels durante o processo de detecção de veículos em movimento é proposta uma abordagem que realiza a fusão das tomadas de decisão fuzzy e clássica combinando técnicas convencionais de processamento digital de imagens. Dessa forma, o sistema de tomada de decisão proposto para detectar os veículos em movimento busca não comprometer os resultados em termos de classificação dos pixels mesmo utilizando um a técnica de modelagem simples para obter a imagem de referência. Essa imagem é obtida através da estimativa do valor mediano e possibilita que o sistema de detecção de veículos em movimento proposto não precise do armazenamento de várias imagens para obter a imagem de referência. Os resultados são verificados em termos de recursos ocupados, frequência máxima de operação e classificação dos pixels em FPGAs de baixo custo. Além disso, os resultados em termos de classificação dos pixels são comparados através de várias medidas com outros métodos, apresentando resultados promissores no processamento de imagens em tempo real em FPGAs de baixo custo