Методы обнаружения движущихся объектов на последовательности изображений. Модифицированный алгоритм смеси нормальных распределений

Боковая панель статьи

PDF
Опубликован: сен 14, 2021
Ключевые слова:
обнаружение движущихся объектов, вероятностная модель, смесь нормальных распределений, охранная система видеонаблюдения detection of moving objects, probability model, mixture of normal distributions, security surveillance system

Основное содержимое статьи

С. А. Кривенко
ГОУ ВПО «Международный Университет природы, общества и человека «Дубна», Институт системного анализа и управления, Дубна
Э. С. Кабылкаирова
ГОУ ВПО «Международный Университет природы, общества и человека «Дубна», Институт системного анализа и управления, Дубна

Аннотация

Данная работа посвящена задаче обнаружения движущихся объектов на последовательности изображений и методам её решения. Подробно рассмотрены алгоритмы, основанные на вероятностных моделях. Модифицирован алгоритм смеси нормальных распределений. Проведено тестирование данного алгоритма в различных условиях съёмки, выявлены его сильные и слабые стороны.

Скачивания

Данные скачивания пока недоступны.

Информация о статье

Как цитировать
1.
Кривенко СА, Кабылкаирова ЭС. Методы обнаружения движущихся объектов на последовательности изображений. Модифицированный алгоритм смеси нормальных распределений. Системный анализ в науке и образовании [Интернет]. 14 сентябрь 2021 г. [цитируется по 30 апрель 2024 г.];(1):77-84. доступно на: https://sanse.ru/index.php/sanse/article/view/411
Выпуск
№ 1 (2011): №1 (2011)
Раздел
Статьи

Библиографические ссылки

Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. – М.: Техносфера, 2005. – 1072 с. ISBN 5-94836-028-8.

Методы компьютерной обработки изображений / Под ред. Сойфера В.А.. – М.: Физматлит, 2001. – С. 784.

Chris Stauffer, Eric W. Grimson L. Learning Patterns of Activity Using Real-Time Tracking – 2000. [Электронный ресурс]. URL: http://people.csail.mit.edu/welg/papers/learning2000.pdf (дата обращения 22.03.2011).

Davies D., Palmer P., Mirmehdi M. Detection and Tracking of Very Small Low Contrast Objects . – 1994. [Электронный ресурс]. URL: http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.60.3305&rep=rep1&type=pdf (дата обращения 25.03.2011).

Prati A., Cucchiara R., Grana C. Detecting Moving Objects and their Shadows: an evaluation with the PETS2002 dataset. – 2000. [Электронный ресурс]. URL: http://library.graphicon.ru/paper/654 (дата обращения 22.03.2011).