An Improved Mixture-of-Gaussians Background Model with Frame Difference and Blob Tracking in Video Stream
المؤلفون المشاركون
المصدر
العدد
المجلد 2014، العدد 2014 (31 ديسمبر/كانون الأول 2014)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2014-04-10
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
الطب البشري
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Modeling background and segmenting moving objects are significant techniques for computer vision applications.
Mixture-of-Gaussians (MoG) background model is commonly used in foreground extraction in video steam.
However considering the case that the objects enter the scenery and stay for a while, the foreground extraction would fail as the objects stay still and gradually merge into the background.
In this paper, we adopt a blob tracking method to cope with this situation.
To construct the MoG model more quickly, we add frame difference method to the foreground extracted from MoG for very crowded situations.
What is more, a new shadow removal method based on RGB color space is proposed.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Yao, Li& Ling, Miaogen. 2014. An Improved Mixture-of-Gaussians Background Model with Frame Difference and Blob Tracking in Video Stream. The Scientific World Journal،Vol. 2014, no. 2014, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1049582
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Yao, Li& Ling, Miaogen. An Improved Mixture-of-Gaussians Background Model with Frame Difference and Blob Tracking in Video Stream. The Scientific World Journal No. 2014 (2014), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1049582
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Yao, Li& Ling, Miaogen. An Improved Mixture-of-Gaussians Background Model with Frame Difference and Blob Tracking in Video Stream. The Scientific World Journal. 2014. Vol. 2014, no. 2014, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1049582
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1049582
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر