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Michael Kors Shop Köln effektive und adaptive Hintergrund Modellierungsmethode zum

Michael Kors Shop Köln

Modellierung der Hintergrund ('uninteressante Teile der Szene'), und der Vordergrund, spielen eine wichtige Rolle in den Aufgaben der visuellen Erkennung und Verfolgung von Objekten. Dieser Beitrag stellt eine effektive und Michael Kors Shop Köln adaptive Hintergrund Modellierungsmethode zum Nachweis von Vordergrundobjekte in statischen und dynamischen Szenen. Die vorgeschlagene Methode berechnet SAmple Konsens (SACON) der Hintergrundproben und Schätzungen ein statistisches Modell des Michael Kors Iphone 5 Tasche Hintergrundes, pro Pixel. SACON nutzt sowohl Farbe als auch Bewegungsinformationen zu erkennen, Objekte im Vordergrund. SACON mit komplexen Hintergrund Szenarien, einschließlich nicht-stationären befassen Szenen (zB bewegte Bäume, regen, und Brunnen), bewegt / eingefügt Hintergrundobjekte, sich langsam bewegende Objekte im Vordergrund, Beleuchtung ändert usw. Jedoch ist es eine Sache, Objekte zu erkennen, die wahrscheinlich nicht Teil des Hintergrunds sein werden, sie ist eine weitere Aufgabe, die Objekte zu verfolgen. Beispiel Konsens wieder verwendet, um das Aussehen der Objekte im Vordergrund zu modellieren zu erleichtern Tracking. Das Aussehen Modell wird auf Segment beschäftigt und verfolgen die Menschen durch Verstopfungen. Experimentelle Ergebnisse aus mehreren Videosequenzen zu bestätigen die Wirksamkeit des vorgeschlagenen Verfahrens.
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