Human Detection and Tracking Using New Features Combination in Particle Filter Framework
- سال انتشار: 1392
- محل انتشار: هشتمین کنفرانس ماشین بینایی و پردازش تصویر ایران
- کد COI اختصاصی: ICMVIP08_219
- زبان مقاله: انگلیسی
- تعداد مشاهده: 1401
نویسندگان
Faculty of Electrical and Computer Engineering, University of Tabriz, Tabriz, Iran
Faculty of Electrical and Computer Engineering, Babol University of Technology, Babol, Iran.
Faculty of Electrical and Computer Engineering, University of Tabriz, Tabriz, Iran.
چکیده
Human tracking is an interesting topic in computervision domain. In this paper, a human detection and trackingalgorithm based on new features combination in one camerasystem is proposed. In detection part, first, mixture of Gaussianbackground subtraction method is used to find moving regions,then histogram of oriented gradient (HOG) feature of theseregions are extracted. At the end, SVM classifier is used todistinguish human from non-human according to their HOGfeatures. In tracking part, first, color, cellular local binarypattern (Cell-LBP) and HOG features of humans are extracted,then their next positions are estimated using particle filterframework. Color, Cell-LBP and HOG features are used tomodel humans. Color is an effective feature in dealing with objectdeformation and partial occlusion but has some restriction incases where background or objects have same color. Cell-LBP isan improved texture descriptor that is robust against partialocclusion, this feature compensates color's restriction. HOG is ashape descriptor that can separate humans from background andis robust against illumination changes. Combination of thesethree features improves tracking result despite challenges likepartial occlusion, object's deformation and illumination changes.Experimental results show advantage of the proposed algorithm.کلیدواژه ها
Faculty of Electrical and Computer Engineering, University of Tabriz, Tabriz, Iran. filterمقالات مرتبط جدید
- بررسی جامع پتانسیلها و اثرات هوش مصنوعی و ChatGPT در پیشبرد و شکل دهی به فرآیندهای آموزشی مدرن
- بررسی کاربرد هوش مصنوعی در تعاملی سازی محیط یادگیری الکترونیکی
- تحلیلی از نقاط قوت و ضعف هوش مصنوعی در حل مسئله ریاضی
- استفاده از ChatGPT برای بهبود فعالیتهای آزمایشگاهی شیمی
- شخصی سازی آموزش و طراحی آموزشی به واسطه هوش مصنوعی در آموزش عالی
اطلاعات بیشتر در مورد COI
COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.
کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.