Tracking-Based Non-Parametric Background-Foreground Classification in a Chromaticity-Gradient Space

García Santos, Narciso y Cuevas Rodríguez, Carlos (2010). Tracking-Based Non-Parametric Background-Foreground Classification in a Chromaticity-Gradient Space. En: "IEEE 17th International Conference on Image Processing ICIP 2010", 26/09/2010 - 29/09/2010, Hong Kong, China. ISBN 978-1-4244-7992-4.

Descripción

Título: Tracking-Based Non-Parametric Background-Foreground Classification in a Chromaticity-Gradient Space
Autor/es:
  • García Santos, Narciso
  • Cuevas Rodríguez, Carlos
Tipo de Documento: Ponencia en Congreso o Jornada (Artículo)
Título del Evento: IEEE 17th International Conference on Image Processing ICIP 2010
Fechas del Evento: 26/09/2010 - 29/09/2010
Lugar del Evento: Hong Kong, China
Título del Libro: Proceedings of the IEEE 17th International Conference on Image Processing ICIP 2010
Fecha: Diciembre 2010
ISBN: 978-1-4244-7992-4
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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URL Oficial: http://ieeexplore.ieee.org/xpls/abs_all.jsp?arnumber=5653489

Resumen

This work presents a novel background-foreground classification technique based on adaptive non-parametric kernel estimation in a color-gradient space of components. By combining normalized color components with their gradients, shadows are efficiently suppressed from the results, while the luminance information in the moving objects is preserved. Moreover, a fast multi-region iterative tracking strategy applied over previously detected foreground regions allows to construct a robust foreground modeling, which combined with the background model increases noticeably the quality in the detections. The proposed strategy has been applied to different kind of sequences, obtaining satisfactory results in complex situations such as those given by dynamic backgrounds, illumination changes, shadows and multiple moving objects.

Más información

ID de Registro: 9229
Identificador DC: http://oa.upm.es/9229/
Identificador OAI: oai:oa.upm.es:9229
Depositado por: Memoria Investigacion
Depositado el: 17 Oct 2011 09:54
Ultima Modificación: 20 Abr 2016 17:44
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