Detection of static moving objects using multiple nonparametric background models

Martínez Sanz, Raquel; Cuevas Rodríguez, Carlos; Berjón Díez, Daniel y García Santos, Narciso (2015). Detection of static moving objects using multiple nonparametric background models. En: "International Symposium on Consumer Electronics (ISCE 2015)", 24/06/2015 - 26/06/2015, Madrid, Spain. pp. 1-2. https://doi.org/10.1109/ISCE.2015.7177804.

Descripción

Título: Detection of static moving objects using multiple nonparametric background models
Autor/es:
  • Martínez Sanz, Raquel
  • Cuevas Rodríguez, Carlos
  • Berjón Díez, Daniel
  • García Santos, Narciso
Tipo de Documento: Ponencia en Congreso o Jornada (Artículo)
Título del Evento: International Symposium on Consumer Electronics (ISCE 2015)
Fechas del Evento: 24/06/2015 - 26/06/2015
Lugar del Evento: Madrid, Spain
Título del Libro: International Symposium on Consumer Electronics (ISCE 2015)
Fecha: 2015
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

Detection of moving objects remaining static is a fundamental step in many computer vision applications, since it allows to identify potentially dangerous situations (abandoned objects) and people temporally static. Here, we propose a strategy to efficiently detect such static moving objects, which is based on three nonparametric background models (long term, medium term and short term) to detect moving objects and a novel Finite State Machine to identify when a moving object becomes static.

Proyectos asociados

TipoCódigoAcrónimoResponsableTítulo
Gobierno de EspañaTEC2010-20412Enhanced 3DTVMinisterio de Economía y CompetitividadSin especificar
Gobierno de EspañaTEC2013-48453MR-UHDTVMinisterio de Economía y CompetitividadSin especificar

Más información

ID de Registro: 42771
Identificador DC: http://oa.upm.es/42771/
Identificador OAI: oai:oa.upm.es:42771
Identificador DOI: 10.1109/ISCE.2015.7177804
Depositado por: Memoria Investigacion
Depositado el: 17 Jul 2016 07:52
Ultima Modificación: 17 Jul 2016 07:52
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