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A detecção e segmentação de objectos em movimento é importante para a vigilância do tráfego e para o reconhecimento de objectos na vigilância de segurança. A detecção de objectos móveis em vídeos de ambiente dinâmico é mais complexa do que em vídeos de ambiente estático. A metodologia proposta consiste em módulos de subtracção de fundo e de classificação. A imagem de diferença absoluta é construída no módulo de subtracção de fundo. As características são extraídas desta imagem de diferença e estas características extraídas são treinadas e classificadas utilizando o módulo de classificação…mehr

Produktbeschreibung
A detecção e segmentação de objectos em movimento é importante para a vigilância do tráfego e para o reconhecimento de objectos na vigilância de segurança. A detecção de objectos móveis em vídeos de ambiente dinâmico é mais complexa do que em vídeos de ambiente estático. A metodologia proposta consiste em módulos de subtracção de fundo e de classificação. A imagem de diferença absoluta é construída no módulo de subtracção de fundo. As características são extraídas desta imagem de diferença e estas características extraídas são treinadas e classificadas utilizando o módulo de classificação ANFIS. A detecção de objectos em movimento para a vigilância por vídeo é proposta utilizando a abordagem de classificação do classificador 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.