Observatorio de I+D+i UPM

Memorias de investigación
Artículos en revistas:
Adaptable Bayesian classifier for spatiotemporal nonparametric moving object detection strategies
Año:2012
Áreas de investigación
  • Ingenierías,
  • Procesado y análisis de la señal
Datos
Descripción
Electronic devices endowed with camera platforms require new and powerful machine vision applications, which commonly include moving object detection strategies. To obtain high-quality results, the most recent strategies estimate nonparametrically background and foreground models and combine them by means of a Bayesian classifier. However, typical classifiers are limited by the use of constant prior values and they do not allow the inclusion of additional spatiodependent prior information. In this Letter, we propose an alternative Bayesian classifier that, unlike those reported before, allows the use of additional prior information obtained from any source and depending on the spatial position of each pixel.
Internacional
Si
JCR del ISI
Si
Título de la revista
Optics Letters
ISSN
0146-9592
Factor de impacto JCR
3,385
Información de impacto
Volumen
37
DOI
10.1364/OL.37.003159
Número de revista
15
Desde la página
3159
Hasta la página
3161
Mes
AGOSTO
Ranking
49/77 OPTICS (SCI)
Esta actividad pertenece a memorias de investigación
Participantes
  • Autor: Carlos Cuevas Rodriguez (UPM)
  • Autor: Raúl Mohedano Del Pozo (UPM)
  • Autor: Narciso Garcia Santos (UPM)
Grupos de investigación, Departamentos, Centros e Institutos de I+D+i relacionados
  • Creador: Grupo de Investigación: Grupo de Tratamiento de Imágenes (GTI)
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