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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 대한전기학회 Journal of Electrical Engineering & Technology Journal of Electrical Engineering & Technology Vol.10 No.1
- 발행연도
- 2015.1
- 수록면
- 372 - 378 (7page)
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Background subtraction is the first processing stage in video surveillance. It is a general term for a process which aims to separate foreground objects from a background. The goal is to construct and maintain a statistical representation of the scene that the camera sees. The output of background subtraction will be an input to a higher-level process. Background subtraction under dynamic environment in the video sequences is one such complex task. It is an important research topic in image analysis and computer vision domains. This work deals background modeling based on modified adaptive Gaussian mixture model (GMM) with three temporal differencing (TTD) method in dynamic environment. The results of background subtraction on several sequences in various testing environments show that the proposed method is efficient and robust for the dynamic environment and achieves good accuracy.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Related Works
3. Background Subtraction
4. Gaussian Mixture Model with TTD for Background Modeling
5. Experimental Results
6. Conclusion
References
참고문헌 (27)
참고문헌 신청
1. [학술대회논문] - N. Friedman / 1997 / Image segmentation in video sequences: a probabilistic approach / Proc 13th Conf on Uncertainty in Artificial Intelligence : 175 ~ 181
2. [학술대회논문] - W. Grimson / 1998 / Using Adaptive Tracking to Classify and Monitor Activities in a Site / IEEE CVPR
3. [학술대회논문] - C. Stauffer / 1999 / Adaptive Background Mixture Models for Real-time Tracking / IEEE Conf. Comput. Vis. Pattern Recognit : 246 ~ 252
4. [학술지(정기간행물)] - C. Stauffer / 2000 / Learning Patterns of Activity Using Real-time Tracking / IEEE Transactions on PAMI 22 (8) : 747 ~ 757
5. [학술대회논문] - S. J. McKenna / 1998 / Object Tracking Using Adaptive Color Mixture Models / Proc. Asian Conf. Computer Vision 1 : 615 ~ 622
2. [학술대회논문] - W. Grimson / 1998 / Using Adaptive Tracking to Classify and Monitor Activities in a Site / IEEE CVPR
3. [학술대회논문] - C. Stauffer / 1999 / Adaptive Background Mixture Models for Real-time Tracking / IEEE Conf. Comput. Vis. Pattern Recognit : 246 ~ 252
4. [학술지(정기간행물)] - C. Stauffer / 2000 / Learning Patterns of Activity Using Real-time Tracking / IEEE Transactions on PAMI 22 (8) : 747 ~ 757
5. [학술대회논문] - S. J. McKenna / 1998 / Object Tracking Using Adaptive Color Mixture Models / Proc. Asian Conf. Computer Vision 1 : 615 ~ 622
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