Observatorio de I+D+i UPM

Memorias de investigación
Ponencias en congresos:
Tracking-Based Non-Parametric Background-Foreground Classification in a Chromaticity-Gradient Space
Año:2010
Áreas de investigación
  • Procesado y análisis de la señal
Datos
Descripción
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.
Internacional
Si
Nombre congreso
IEEE Internaional Conference on Image Processing (ICIP)
Tipo de participación
960
Lugar del congreso
Hong Kong (China)
Revisores
Si
ISBN o ISSN
978-1-4244-7992-4
DOI
10.1109/ICIP.2010.5653489
Fecha inicio congreso
26/09/2010
Fecha fin congreso
29/09/2010
Desde la página
845
Hasta la página
848
Título de las actas
Proceedings of the Internaional Conference on Image Processing
Esta actividad pertenece a memorias de investigación
Participantes
  • Autor: Carlos Cuevas Rodriguez (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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