Статья

Название статьи ВЕРОЯТНОСТНАЯ СЕГМЕНТАЦИЯ МАЛОКОНТРАСТНЫХ ДВИЖУЩИХСЯ ОПТИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ
Автор В.Н. Чернов
Рубрика РАЗДЕЛ IV. МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА
Месяц, год 06, 2012
Индекс УДК 004.932:519.23
DOI
Аннотация Рассмотрен новый метод обнаружения движения объектов относительно фона на видеоизображениях, использующий условные вероятностные характеристики обнаружения. В основе реализованного метода использовалась расширенная модель Марковских полей и критерий Байеса, чувствительность и точность которых основывается на границах Чернова, понятие которых расширено до двумерных границ. Модификация статистической модели позволила обнаруживать незначительные перемещения маломерных объектов на фоне с совпадающими распределениями яркости.

Скачать в PDF

Ключевые слова Сегментация; Марковские случайные поля; граница Чернова; критерий Байеса; условная вероятность; априорная неопределенность.
Библиографический список 1. Chernoff H. A measure of asymptotic efficiency for tests of a hypothesis based on the sum of observation // Annals of Mathematical Statistics. – 1952. – Vol. 23, № 4. – P. 493-507.
2. Lucas B.D., Kanade T. An Iterative Image Registration Technique with an Application to Stereo Vision // Proceedings of Imaging Understanding Workshop, Carnegie-Mellon University. – 1981. – P. 121-130.
3. Frucci M.; Sanniti di Baja G. From Segmentation to Binarization of Gray-level Images // Journal of Pattern Recognition Research. – 2008. – № 3 (1). – P. 1-13.

Comments are closed.