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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2017.1
- 수록면
- 30 - 35 (6page)
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Moving object segmentation from a nonstationary camera is a difficult problem due to the motion of both camera and the object. In this paper, we propose a new confidence-based background subtraction technique from moving camera. The method is based on clustering of motion vectors and generating adaptive multi-homography from a pair of adjacent video frames. The main innovation concerns the use of confidence images for each foreground and background motion groups. Experimental results revealed that our confidence-based approach robustly detect moving targets in sequences taken by a freely moving camera.
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이동은 / 2013 / 다중 구간 샘플링에 기반한 배경제거 알고리즘 / 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 2(1):27~34
C. Stauffer / 1997 / Adaptive Background Mixture Models for Real-Time Tracking / Proc. IEEE CS Conf. Computer Vision and Pattern Recognition 2:246~252
A. Elgammal / 2002 / Background and Foreground Modeling Using Nonparametric Kernel Density Estimation for Visual Surveillance / Proc. IEEE 90(7):1151~1163
Z. Zivkovic / 2004 / Improved adaptive gausian mixture model for background subtraction / Proceedings of the International Conference on Pattern Recognition :28~31
M. Heikkila / 2006 / A Texture-Based Method for Modeling the Background and Detecting Moving Objects / IEEE Trans. on PAMI 28(4):657~662
C. Stauffer / 1997 / Adaptive Background Mixture Models for Real-Time Tracking / Proc. IEEE CS Conf. Computer Vision and Pattern Recognition 2:246~252
A. Elgammal / 2002 / Background and Foreground Modeling Using Nonparametric Kernel Density Estimation for Visual Surveillance / Proc. IEEE 90(7):1151~1163
Z. Zivkovic / 2004 / Improved adaptive gausian mixture model for background subtraction / Proceedings of the International Conference on Pattern Recognition :28~31
M. Heikkila / 2006 / A Texture-Based Method for Modeling the Background and Detecting Moving Objects / IEEE Trans. on PAMI 28(4):657~662
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