Versatile Bayesian classifier for moving object detection by non-parametric background-foreground modeling

Cuevas Rodríguez, Carlos; Mohedano del Pozo, Raúl y García Santos, Narciso (2012). Versatile Bayesian classifier for moving object detection by non-parametric background-foreground modeling. En: "19th IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)", 30/09/2012 - 03/10/2012, Orlando, Florida, USA. pp. 313-316. https://doi.org/10.1109/ICIP.2012.6466858.

Descripción

Título: Versatile Bayesian classifier for moving object detection by non-parametric background-foreground modeling
Autor/es:
  • Cuevas Rodríguez, Carlos
  • Mohedano del Pozo, Raúl
  • García Santos, Narciso
Tipo de Documento: Ponencia en Congreso o Jornada (Artículo)
Título del Evento: 19th IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Fechas del Evento: 30/09/2012 - 03/10/2012
Lugar del Evento: Orlando, Florida, USA
Título del Libro: 19th IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Fecha: 2012
Materias:
Escuela: E.T.S.I. Telecomunicación (UPM)
Departamento: Señales, Sistemas y Radiocomunicaciones
Licencias Creative Commons: Reconocimiento - Sin obra derivada - No comercial

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Resumen

Along the recent years, several moving object detection strategies by non-parametric background-foreground modeling have been proposed. To combine both models and to obtain the probability of a pixel to belong to the foreground, these strategies make use of Bayesian classifiers. However, these classifiers do not allow to take advantage of additional prior information at different pixels. So, we propose a novel and efficient alternative Bayesian classifier that is suitable for this kind of strategies and that allows the use of whatever prior information. Additionally, we present an effective method to dynamically estimate prior probability from the result of a particle filter-based tracking strategy.

Más información

ID de Registro: 23479
Identificador DC: http://oa.upm.es/23479/
Identificador OAI: oai:oa.upm.es:23479
Identificador DOI: 10.1109/ICIP.2012.6466858
URL Oficial: http://ieeexplore.ieee.org/xpls/abs_all.jsp?arnumber=6466858
Depositado por: Memoria Investigacion
Depositado el: 13 Abr 2014 07:46
Ultima Modificación: 21 Abr 2016 23:17
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