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Il rilevamento e la segmentazione degli oggetti in movimento sono importanti per la sorveglianza del traffico e il riconoscimento degli oggetti nella sorveglianza di sicurezza. Il rilevamento di oggetti in movimento in video di ambienti dinamici è più complesso rispetto ai video di ambienti statici. La metodologia proposta è composta da moduli di sottrazione dello sfondo e di classificazione. Nel modulo di sottrazione dello sfondo viene costruita l'immagine di differenza assoluta. Le caratteristiche vengono estratte da questa immagine di differenza e queste caratteristiche estratte vengono…mehr

Produktbeschreibung
Il rilevamento e la segmentazione degli oggetti in movimento sono importanti per la sorveglianza del traffico e il riconoscimento degli oggetti nella sorveglianza di sicurezza. Il rilevamento di oggetti in movimento in video di ambienti dinamici è più complesso rispetto ai video di ambienti statici. La metodologia proposta è composta da moduli di sottrazione dello sfondo e di classificazione. Nel modulo di sottrazione dello sfondo viene costruita l'immagine di differenza assoluta. Le caratteristiche vengono estratte da questa immagine di differenza e queste caratteristiche estratte vengono addestrate e classificate utilizzando il modulo di classificazione ANFIS. Il rilevamento di oggetti in movimento per la videosorveglianza viene proposto utilizzando l'approccio di classificazione Co-Active Neuro Fuzzy Expert System (CANFES).
Autorenporträt
Dr. A.Shyamala is working as a Professor in Mohamed Sathak Engineering College, Kilakarai, Ramanathapuram, Tamilnadu, India ¿ 623806.Dr. S.Selvaperumal is working as a Dean-Research in Mohamed Sathak Engineering College, Kilakarai, Ramanathapuram, Tamilnadu, India ¿ 623806.Dr. R.Nagarajan is working as a Professor in Syed Ammal Engineering College.