Separación de sombras a los objetos detectados con sustracción de fondo en video

Autores
Barbuzza, Rosana; Fernández Esteberena, Leonardo; Domínguez, Leonardo; Pérez, Alejandro; Rubiales, Aldo; D'Amato, Juan P.
Año de publicación
2017
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
El trabajo presenta los resultados preliminares de un algoritmo de detección y eliminación de sombras, en secuencias de video. Se propone que a partir de la base de la sustracción de fondo con el algoritmo Visual Background Extraction (ViBE), que identifica zonas de movimiento, aplicar un post-procesamiento para separar los píxeles del objeto real y los de sombra. Debido a que las zonas de sombras tienen características parecidas a la de los objetos en movimiento, la separación es una tarea difícil, por lo que los algoritmos usados para esta clasificación producen gran cantidad de falsos positivos. Para atacar este problema, se parte de la premisa de utilizar información del objeto, como el tamaño y la dirección de movimiento, para estimar la posición aproximada de la sombra. Además, se realiza el análisis de las similitudes entre el cuadro actual y el modelo de fondo, con el indicador tradicional de correlación cruzada normalizada para detectar sombras. El algoritmo se puede aplicar para detectar personas o vehículos en aplicaciones para seguridad ciudadana, monitoreo de tráfico, análisis deportivo, entre otros. Los resultados obtenidos en la detección de objetos muestran que es factible recortar la sombra con alta tasa de acierto y con bajo costo computacional, lo cual también permite mejorar etapas de procesamiento posteriores, como el reconocimiento y el seguimiento de los objetos.
XV Workshop de Computación Gráfica, Imágenes y Visualización (WCGIV).
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)
Materia
Ciencias Informáticas
Segmentation
procesamiento de video
detección de objetos
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
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