Gleitender Mittelwert zur Fehlerbegrenzung bei der Fußgängerverfolgung
Fußgängererkennung mit HOG und SVM
Versandkostenfrei!
Versandfertig in 6-10 Tagen
54,90 €
inkl. MwSt.
PAYBACK Punkte
0 °P sammeln!
Der gleitende Mittelwert ist im Bereich der Zeitreihenanalyse sehr verbreitet, vor allem für die Analyse von Veränderungen bei Börsenwerten. In dieser Arbeit wird der gleitende Mittelwert in einem anderen Zusammenhang verwendet, um Fehler bei der Verfolgung von Fußgängern in der Videoüberwachung abzuschwächen. Die HOG-Merkmalsextraktionstechnik und der SVM-Klassifikator wurden zur Erkennung von Fußgängern verwendet. Für unsere Analyse verwendeten wir die Datenbank des CAVIAR-Projekts (Context Aware Vision using Image-based Active Recognition) der University of Edinburgh. Die Ergebnis...
Der gleitende Mittelwert ist im Bereich der Zeitreihenanalyse sehr verbreitet, vor allem für die Analyse von Veränderungen bei Börsenwerten. In dieser Arbeit wird der gleitende Mittelwert in einem anderen Zusammenhang verwendet, um Fehler bei der Verfolgung von Fußgängern in der Videoüberwachung abzuschwächen. Die HOG-Merkmalsextraktionstechnik und der SVM-Klassifikator wurden zur Erkennung von Fußgängern verwendet. Für unsere Analyse verwendeten wir die Datenbank des CAVIAR-Projekts (Context Aware Vision using Image-based Active Recognition) der University of Edinburgh. Die Ergebnisse waren positiv, insbesondere wenn sich die Fußgänger in der verwendeten Datenbank vertikal in der Szene bewegten.
Andere Kunden interessierten sich für
