Observatorio de I+D+i UPM

Memorias de investigación
Ponencias en congresos:
Versatile Bayesian classifier for moving object detection by non-parametric background-foreground modeling
Año:2012
Áreas de investigación
  • Ingenierías,
  • Procesado y análisis de la señal
Datos
Descripción
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.
Internacional
Si
Nombre congreso
IEEE International Conference on Image Processing
Tipo de participación
960
Lugar del congreso
Orlando (FL), USA
Revisores
Si
ISBN o ISSN
978-1-4673-2533-2
DOI
10.1109/ICIP.2012.6466858
Fecha inicio congreso
30/09/2012
Fecha fin congreso
03/10/2012
Desde la página
313
Hasta la página
316
Título de las actas
Proceedings of the 2010 IEEE International Conference on Image Processing, ICIP 2012
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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