檢索結果：共7筆資料 檢索策略： ckeyword.raw="前景偵測"
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在本文中，我們提出了一種新穎而強大的基於視覺及系統單晶片(SoC)的系統作為感測器，有效地偵測年長者跌倒。我們所提出的方法包含五個步驟：初始光源穩定性確認，基於梯度差的前景偵測，基於型態學膨脹和多影…
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在監控系統中，背景濾除是一個相當重要的議題，其方法可以濾除掉背景並擷取出前景物件以利於系統之後的分析，例如物件追蹤、人類行為分析等等。然而，在實際的自然環境下，背景濾除會遭遇到許多問題，其中最常見的…
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背景濾除(Background Subtraction)演算法是一個相當重要的議題，用來有效率的將前景物件分割出來並供以後續之分析與應用。然而，系統中首先需要建立出良好的背景模型，才能增加前景偵測的…
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較常見的建立在像素觀點(pixel-wise)上的背景模型如高斯混合模型(GMM)或編碼書模型(Codebook Model)皆利用隨時間變化的像素資訊進行前背景的判斷，但該方式的模型對於周圍環境的…
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在視覺監控中，背景濾除是一個相當重要萃取前景物件的議題以至往後的分析，例如人類行為分析。然而，在實際的情況下對於背景濾除所挑戰的問題，其背景是通常是非靜態的情況，諸如：晃動樹葉、水面的波動、光影的變…
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高斯混合模型為一普遍的前背景脫離技術，其即時性的模型更新方式可有效地解決動態背景問題。然而建立在即時更新上的背景模型會因長時間的像素變化，使得該模型因錯誤資訊不斷累積而造成前景判別的錯誤，產生了諸如…
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近十年來，隨著視訊產品的普及化及和電腦視覺技術的快速進步，使得動態影像偵測與追蹤的方法被應用在各種領域，例如監視系統、智慧型交通系統、停車場管理系統等，它們可用來取代許多無聊且費時的工作，也可避免因…