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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2015.1
- 수록면
- 37 - 43 (7page)
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In this paper, a new background subtraction algorithm for video based fence monitoring surveillance systems is proposed. We adopt the sampling based background subtraction technique and focus on the two main issues: handling highly dynamic environment and handling the flickering nature of pulse based IR (infrared) lamp. Natural scenes from fence monitoring system are usually composed of several dynamic entities such as swaying trees, moving water, waves and rain. To deal with such dynamic backgrounds, we utilize the confidence factor for each background value of the input image. For the flickering IR lamp, the original sampling based technique is extended to handle double background models. Experimental results revealed that our method works well in real fence monitoring surveillance systems.
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이동은 / 2013 / 다중 구간 샘플링에 기반한 배경제거 알고리즘 / 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 2(1):27~34
McFarlane, N. / 1995 / Segmentation and tracking of piglets in images / Machine Vision Applicaton 8:187~193
Wren, C. / 1997 / Pfinder : Real-time tracking of the human body / IEEE Trans. on PAMI 19(7):780~785
Stauffer, C. / 1999 / Adaptive background mixture models for real-time tracking / Proc. IEEE CS Conf. Computer Vision and Pattern Recognition 2:246~252
Elgammal, A. / 2002 / Background and foreground modeling using nonparametric kernel density estimation for visual surveillance / Proc. IEEE 90(7):1151~1163
McFarlane, N. / 1995 / Segmentation and tracking of piglets in images / Machine Vision Applicaton 8:187~193
Wren, C. / 1997 / Pfinder : Real-time tracking of the human body / IEEE Trans. on PAMI 19(7):780~785
Stauffer, C. / 1999 / Adaptive background mixture models for real-time tracking / Proc. IEEE CS Conf. Computer Vision and Pattern Recognition 2:246~252
Elgammal, A. / 2002 / Background and foreground modeling using nonparametric kernel density estimation for visual surveillance / Proc. IEEE 90(7):1151~1163
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