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저자정보
Xinyue ZHAO (Hokkaido University) Yutaka SATOH (National Institute of Advanced Industrial Science and Technology) Hidenori TAKAUJI (Hokkaido University) Shun’ichi KANEKO (Hokkaido University) Kenji IWATA (National Institute of Advanced Industrial Science and Technology) Ryushi OZAKI (National Institute of Advanced Industrial Science and Technology)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 기타 간행물 Korea-Japan Joint Workshop on Frontiers of Computer Vision (FCV) 2010
발행연도
2010.2
수록면
283 - 288 (6page)

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This paper presents a novel background model called Grayscale Arrange Pairs(GAP) that excels at analyzing scenes under varying illumination condition. The main concept of the proposed method is to use multiple point pairs that each point pair has a specific intensity relationship as a background model. If the scene contains no moving object, changes in the intensity difference between each pixel of the pair will be less than each pixel’s individual intensity even in varying illumination conditions. In contrast to the existing approaches, our proposed method focuses more attention onto the correlations between pixels than on the history of any given pixel. Furthermore, We show how the image processing time for modeling can be reduced and present experimental results comparing GAP to existing event detection methods, demonstrating that superior event detection with high precision and recall rates is achieved by GAP.

목차

Abstract
1. Introduction
2. Proposed algorithm
3. Accelerated modeling
4. Experimental results
5. Conclusion
References

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