PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

Performance evaluation of video object tracking algorithm in autonomous surveillance system

Identyfikatory
Warianty tytułu
PL
Analiza wydajności przetrwania algorytmu śledzenia obiektów w obrazie ruchomym w systemie monitoringu
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
Results of a performance evaluation of a video object tracking algorithm are presented. The method of moving object detection and tracking is based on background modelling with mixtures of Gaussian and Kalman filters. An emphasis is put on algorithm's efficiency with regards to its settings. Utilized methods of a performance evaluation based on a comparison of the algorithm output to manually prepared reference data are introduced. The experiments aimed at examining the performance achieved with various object detection algorithm parameter settings are presented and discussed.
PL
W referacie przedstawiono wyniki badania algorytmu śledzenia obiektów w obrazie ruchomym pod względem efektywności i wydajności. Metody wykrywania i śledzenia poruszających się obiektów oparte są na modelowaniu tła za pomocą sumy rozkładów Gaussa oraz wykorzystują filtry Kalmana. Zbadano wpływ wybranych parametrów algorytmu na szybkość działania i dokładność uzyskiwanych wyników. Opisano metodę zastosowaną do oceny jakości wykrywania obiektów poprzez ich porównanie z danymi odniesienia. Omówione zostały eksperymenty mające na celu zbadanie jakości detekcji dla różnych wartości parametrów algorytmu i ich wyniki.
Twórcy
autor
autor
  • Gdansk University of Technology Department Multimedia Systems
Bibliografia
  • [1] Czyzewski A., Dalka P.: Moving Object Detection and Tracking for the Purpose of Multimodal Surveillance System in Urban Areas. In: Proc. 1st Int. Symp. on Intell. Interactive Multim. Syst. and Services, Piraeus, 2008.
  • [2] Dalka P., Ciarkowski A., Szczuko P., Szwoch G., Czyzewski A.: Surveillance Camera Tracking of Geo positioned Objects, In: 2nd International Symposium on Intelligent Interactive Multimedia Systems and Services, Mogliano Veneto, Italy, 2009.
  • [3] Dalka P.: Detection and Segmentation of Moving Vehicles and Trains Using Gaussian Mixtures, Shadow Detection and Morphological Processing. Machine Graphics and Vision, vol. 15, no. 3/4, pp. 339348, 2006.
  • [4] Czyzewski A., Dalka P.: Examining Kalman filters applied to tracking objects in motion. In: Proc. of 9th Int. Workshop on Image Analysis for Multimedia Interactive Services, pp. 175–178, 2008.
  • [5] Doermann D., Mihalcik D.: Tools and techniques for video performance evaluation, 15th International Conference on Pattern Recognition, 2000. Proceedings, vol. 4(1), pp. 167170, 2000.
  • [6] Mariano V.Y., Junghye Min, Jin-Hyeong Park, Kasturi R., Mihalcik D., Huiping Li, Doermann D., Drayer T.: Performance evaluation of object detection algorithms, 16th International Conference on Pattern Recognition, 2002. Proceedings, vol. 3, pp. 965969, 2002.
  • [7] Vezzani R., Cucchiara R.: Video Surveillance Online Repository (ViSOR): an integrated framework, Multimedia Tools and Applications, DOI 10.1007/s11042-009-0402-9, 2009.
  • [8] Surveillance Performance Evaluation Initiative Datasets (SPEVI), http://www.elec.qmul.ac.uk/staffinfo/andrea/spevi.html, accessed: 26.02.2010.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-article-BPG8-0033-0006
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.