Captura y seguimiento de imágenes y vídeos en Live Streaming - Bhatia, Anuradha
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Capturar y rastrear peatones o personas en movimiento y cualquier objeto en movimiento es siempre una tarea difícil para cualquier sistema. El sistema se vuelve más desafiante debido al alcance de la variación de los objetivos, las condiciones de luz, el movimiento del objeto. El descriptor del histograma de gradientes orientados (HOG) es uno de los mejores y más populares descriptores utilizados para la detección de peatones utilizando el clasificador Harr. El detector HOG es un algoritmo de ventana deslizante, lo que significa que para cualquier imagen dada se desplaza una ventana en todas…mehr

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Produktbeschreibung
Capturar y rastrear peatones o personas en movimiento y cualquier objeto en movimiento es siempre una tarea difícil para cualquier sistema. El sistema se vuelve más desafiante debido al alcance de la variación de los objetivos, las condiciones de luz, el movimiento del objeto. El descriptor del histograma de gradientes orientados (HOG) es uno de los mejores y más populares descriptores utilizados para la detección de peatones utilizando el clasificador Harr. El detector HOG es un algoritmo de ventana deslizante, lo que significa que para cualquier imagen dada se desplaza una ventana en todas las ubicaciones y escalas y se calcula un descriptor. La ventana es un clasificador preentrenado que se calcula para el conjunto de datos del descriptor. El clasificador utilizado es un clasificador lineal Support Vector Machine y el descriptor se basa en histogramas de orientaciones de gradiente. Las orientaciones y la magnitud de los gradientes se obtienen para cada píxel de la imagen preprocesada. Se crea el conjunto de datos y el umbral de aciertos para el descriptor para 30 fotogramas por segundo para las 1000 imágenes positivas. El tamaño de la ventana de captura se reduce a 320 por 240 para obtener la eficiencia y velocidad que es la limitación del HOG.
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Autorenporträt
Ausgezeichnet als "Beste Fakultät des Jahres" bei den TechNext India 2018, Jährliche Auszeichnungen für Industrie und Wissenschaft (2018). Forschung zu "Anti-Forensik und Bildverarbeitung", Master in Computertechnik, Referent zu den Themen Big Data Analytics, Blockchain, R-Programmierung.