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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2011.12
- 수록면
- 92 - 95 (4page)
이용수
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We propose a novel background subtraction algorithm for the videos captured by a mobile vision system. In our technique, spatio-temproal approach is used to generate foreground and background models, and likelihood maps are computed based on the models. After that, an energy minimization technique is applied to the likelihood maps for segmentation. Block-wise models are propagated form the previous frame using motion information, and pixel-wise foreground/background likelihoods and labels in the current frame are estimated based on these models. A graph-cut algorithm performs segmentation based on the foreground/background likelihood maps, and the segmentation result is employed to update the motion of each segment in a block. We tested our framework with various challenging videos involving large camera and object motions, significant background changes and clutters.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 배경 및 전경 모델링
Ⅲ. 에너지 최소화에 의한 최적화
Ⅳ. 실험 및 결과
Ⅴ. 결론 및 토의
참고문헌
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