檢索結果：共11筆資料 檢索策略： ckeyword.raw="背景濾除"
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本論文有兩項貢獻:高效能自適應背景濾除技術與混合式指靜脈辨識系統，經過詳細的文獻探討與分析，我們針對這兩項研究之過往技術進行影像處理演算法的改良與提升。在與近期前人文獻的數據與效能比較，皆有較好的表…
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使用HSV色彩空間的多模演算法(Multimodal)可能遇到二個常見的狀況：1.)使用HSV色彩空間時可能需要二次轉換影響演算效能；HSV是電腦視覺(computer vision)領域常見的色彩…
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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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在電腦視覺影像資訊擷取的相關應用上，通常第一步都會對影像序列進行移動物體的偵測。將我們不在乎的背景影像濾除，保留完整的前景資訊，讓系統可以專注於移動物體後端的高階處理，像是追蹤、辨識、分類和動作判別…
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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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在本論文中，我們提出一個背景濾除演算法於即時影像監控系統。採用混合高斯模型(GMM)的方法去建立動態背景的背景模型，並且結合背景模型中顏色在時間上資訊，階層式做前景與背景的判定，並利用連續影像空間上…
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視訊濃縮(video synopsis)或稱視頻摘要(video summarization)技術主要的用途為去除長時間視訊中空間域(spatial domain)以及時間域(temporal do…
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本論文設計用於智慧型交通監控系統中的三大系統，最主要貢獻有三: 1)多角度的物件偵測，2) 物件分類，及3)物件計數功能，分別簡述於下。 本論文所提出的物件偵測系統，主要使用深度學習中區域卷積神經…
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視訊濃縮(或稱視頻摘要技術)主要的用途為去除長時間視訊中空間域以及/或者時間域的冗餘資訊並進一步藉由改變原始影片中之物件串列時間空間關聯性來達成視訊濃縮之目的。現今存在的視訊濃縮技術皆有一前提，假設…