TAILIEUCHUNG - Báo cáo hóa học: "Research Article Tracking Using Continuous Shape Model Learning in the Presence of Occlusion"

Tuyển tập báo cáo các nghiên cứu khoa học quốc tế ngành hóa học dành cho các bạn yêu hóa học tham khảo đề tài: Research Article Tracking Using Continuous Shape Model Learning in the Presence of Occlusion | Hindawi Publishing Corporation EURASIP Journal on Advances in Signal Processing Volume 2008 Article ID 250780 23 pages doi 2008 250780 Research Article Tracking Using Continuous Shape Model Learning in the Presence of Occlusion M. Asadi and C. S. Regazzoni Department of Biophysical and Electronic Engineering University of Genoa Via All Opera Pia 11a 16145 Genoa Italy Correspondence should be addressed to C. S. Regazzoni carlo@ Received 1 April 2007 Revised 2 October 2007 Accepted 17 January 2008 Recommended by Frank Ehlers This paper presents a Bayesian framework for a new model-based learning method which is able to track nonrigid objects in the presence of occlusions based on a dynamic shape description in terms of a set of corners. Tracking is done by estimating the new position of the target in a multimodal voting space. However occlusion events and clutter may affect the model learning leading to a distraction in the estimation of the new position of the target as well as incorrect updating of the shape model. This method takes advantage of automatic decisions regarding how to learn the model in different environments by estimating the possible presence of distracters and regulating corner updating on the basis of these estimations. Moreover by introducing the corner feature vector classification the method is able to continue learning the model dynamically even in such situations. Experimental results show a successful tracking along with a more precise estimation of shape and motion during occlusion events. Copyright 2008 M. Asadi and C. S. Regazzoni. This is an open access article distributed under the Creative Commons Attribution License which permits unrestricted use distribution and reproduction in any medium provided the original work is properly cited. 1. INTRODUCTION In security surveillance issues tracking methods may be classified into two main groups feature-based and modelbased. In the model-based category learning and .

• Báo cáo khoa học
• báo cáo khoa học
• báo cáo hóa học
• công trình nghiên cứu về hóa học
• tài liệu về hóa học
• cách trình bày báo cáo
• trình bày báo cáo
• tài liệu báo cáo khoa học
• cách trình bày báo cáo khoa học
• báo cáo khoa học sinh học
• báo cáo khoa học toán học
• luận văn mẫu
• người lính việt nam
• sau chiến tranh
• tuyển tập báo cáo khoa học
• báo cáo ngành triết học
• báo cáo ngành lịch sử
• báo cáo ngành văn học
• nghiên cứu khoa học
• báo cáo về văn học
• báo cáo triết học
• báo cáo văn học
• chuyên đề văn học
• văn học nghệ thuật
• văn học Việt NAm
• báo cáo ngành toán học
• báo cáo ngành vật lý
• báo cáo ngành chăn nuôi
• văn học Trung Hoa
• báo cáo khoa học kinh tế
• Kỷ yếu tóm tắt báo cáo khoa học
• Báo cáo khoa học y học
• Báo cáo y học
• Hội nghị khoa học tim mạch
• Báo cáo khoa học y khoa
• Tăng huyết áp
• báo cáo sinh học
• bảo tồn nguồn gen
• báo cáo ngành kỹ thuật
• Báo cáo quản lý chất thải sinh hoạt
• Báo cáo khoa học môi trường
• Báo cáo khoa học công nghệ
• Nghiên cứu khoa học về môi trường
• Đề tài nghiên cứu khoa học
• Báo cáo nghiên cứu khoa học