Synopsis
Ce livre présente différentes approches pour extraire ou détecter les objets vidéo de premier plan dans un domaine de pixels. Pour résoudre les problèmes liés aux approches existantes, ce livre offre une solution en appliquant les méthodes suivantes séquentiellement afin d'améliorer l'efficacité. Tout d'abord, l'extraction de superpixel d'une image vidéo pour réduire le nombre de comparaisons. Deuxièmement, appliquer l'algorithme de soustraction d'arrière-plan (Gaussian background Modeling) et le flux optique sur les superpixels extraits de chaque image de la vidéo. Ceci est fait pour détecter clairement les bords des objets dans la vidéo et enfin en utilisant le SMED (Separable Morphological Edge Detector), l'objet de premier plan est segmenté de la scène de fond avec précision
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Optimal Foreground Detection Methods For Pixel Domain Video Objects
Edité par
LAP LAMBERT Academic Publishing Mär 2015, 2015
ISBN 10 : 3659690198
ISBN 13 : 9783659690198
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This Book discusses different approaches for extracting or detecting the foreground video objects in a pixel domain. To tackle with the problems related with existing approaches this book gives a solution by applying the following methods sequentially thereby to improve the efficiency. First, extraction of superpixel from a video frame to reduce the number of comparisons. Second, applying the background subtraction algorithm (Gaussian background Modeling) and optical flow on those superpixels extracted from each frame of the video. This is done to detect the edges of objects in the video clearly and finally by using the SMED (Separable Morphological Edge Detector) the foreground object is segmented from background scene accurately 180 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9783659690198
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Optimal Foreground Detection Methods For Pixel Domain Video Objects
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LAP LAMBERT Academic Publishing, 2015
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Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Autor/Autorin: Devi K.SuganyaDr.K.Suganya Devi is an Asst Prof and Head (i/c) in the Department of Computer Science and Engg, University College of Engg,Panruti,India. She has 6 years of Research experience in Multimedia & Image Processing. She se. N° de réf. du vendeur 24561186
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Taschenbuch. Etat : Neu. Optimal Foreground Detection Methods For Pixel Domain Video Objects | K. Suganya Devi | Taschenbuch | 180 S. | Englisch | 2015 | LAP LAMBERT Academic Publishing | EAN 9783659690198 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu. N° de réf. du vendeur 104727805
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ISBN 10 : 3659690198
ISBN 13 : 9783659690198
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This Book discusses different approaches for extracting or detecting the foreground video objects in a pixel domain. To tackle with the problems related with existing approaches this book gives a solution by applying the following methods sequentially thereby to improve the efficiency. First, extraction of superpixel from a video frame to reduce the number of comparisons. Second, applying the background subtraction algorithm (Gaussian background Modeling) and optical flow on those superpixels extracted from each frame of the video. This is done to detect the edges of objects in the video clearly and finally by using the SMED (Separable Morphological Edge Detector) the foreground object is segmented from background scene accuratelyVDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 180 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9783659690198
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LAP LAMBERT Academic Publishing, 2015
ISBN 10 : 3659690198
ISBN 13 : 9783659690198
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Taschenbuch. Etat : Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - This Book discusses different approaches for extracting or detecting the foreground video objects in a pixel domain. To tackle with the problems related with existing approaches this book gives a solution by applying the following methods sequentially thereby to improve the efficiency. First, extraction of superpixel from a video frame to reduce the number of comparisons. Second, applying the background subtraction algorithm (Gaussian background Modeling) and optical flow on those superpixels extracted from each frame of the video. This is done to detect the edges of objects in the video clearly and finally by using the SMED (Separable Morphological Edge Detector) the foreground object is segmented from background scene accurately. N° de réf. du vendeur 9783659690198
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