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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2008.9
- 수록면
- 681 - 684 (4page)
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We proposed a method to improve moving object detection capability of Gaussian Mixture Model by suggesting shape adaptive bidirectional block matching algorithm. This method achieves more accurate detection and tracking performance at various motion types such as slow, fast, and bimodal motions than that of Gaussian Mixture Model. Experimental results showed that the proposed method outperformed the conventional methods.
목차
Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Proposed System
Ⅲ. Simulation and Analysis
Ⅳ. Conclusion
References
참고문헌 (3)
참고문헌 신청
1. [보고서] - A.Gyaourova / 2003 / Block Matching for Object Tracking
2. [학술지(정기간행물)] - Ivan Laptev / 2007 / Local velocity-adapted motion events for spatio-temporal recognition / Computer Vision and Image Understanding 108 (3) : 207 ~ 229
3. [학술지(정기간행물)] - C. Stauffer / 1999 / Adaptive Background Mixture Mo- dels for Real-time Tracking / Proc.IEEE Conference on Computer Vision & Pattern Recognition 2 : 246 ~ 252
2. [학술지(정기간행물)] - Ivan Laptev / 2007 / Local velocity-adapted motion events for spatio-temporal recognition / Computer Vision and Image Understanding 108 (3) : 207 ~ 229
3. [학술지(정기간행물)] - C. Stauffer / 1999 / Adaptive Background Mixture Mo- dels for Real-time Tracking / Proc.IEEE Conference on Computer Vision & Pattern Recognition 2 : 246 ~ 252
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