The foreground detection can be utilized in tracking, segmentation or object recognition. The Local Binary Pattern (LBP) texture descriptor has been introduced for various purposes (e.g. texture classification, image indexing) and a foreground detection use is presented in this paper. Experiments on image sequences prove that the proposed algorithm, compared with other existing state of the art methods, achieves notable performance and computation speed.
목차
Abstract 1. Introduction 2. Proposed Method 2.1. Detect global scene changes 2.2. New LBP Operator 2.3. Model Update on Pixel Basis 2.4. Markov Random Field 3. Parameter Selection 4. Experiments 5. Conclusion References
키워드
ForegroundbackgroundLocal Binary PatternMarkov Random Field
저자
Csaba Kertész [ Vincit Oy Hermiankatu 3 A, 33720 Tampere, Finland ]
보안공학연구지원센터(IJSIP) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJSIP)]
설립연도
2006
분야
공학>컴퓨터학
소개
1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구
2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표
3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최
4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환
5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정
6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진
7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력
8. 보안공학에 관한 논문지 발간
9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업
간행물
간행물명
International Journal of Signal Processing, Image Processing and Pattern Recognition
간기
격월간
pISSN
2005-4254
수록기간
2008~2016
십진분류
KDC 505DDC 605
이 권호 내 다른 논문 / International Journal of Signal Processing, Image Processing and Pattern Recognition Vol.4 No.4