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http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/5067
標題: | 結合時空背景模型與隨機森林分類器之前景分割及影子去除 Combining Spatiotemporal Background Modeling and Random Forest Classifier for Foreground Segmentation and Shadow Removal |
作者: | Wei-Jie Liao 廖偉傑 |
指導教授: | 洪一平(Yi-Ping Hung) |
關鍵字: | 前景物偵測,影子消除,支持向量機,隨機森林, Object detection,Shadow removal,Support vector machine,Random forest, |
出版年 : | 2014 |
學位: | 碩士 |
摘要: | 在眾多視訊監控的應用中,前景偵測和影子的消除一直是一個很重要的議題,我們對於前景偵測和影子消除提出了一個新的架構,我們的架構包含兩個五要的部份分別是前景偵測和影子偵測。我們提出時空背景截取器來進行前景偵測,時空背景截取器主要包含背景截取和背景邊緣截取兩部份,時空背景截取器在動態背景和瞬間光線變化有不錯的表現。在影子消除的部份我們選擇色度、物理性質和紋理三種特徵來當作判斷的資訊,我們利用隨機森林分類器和所選擇的特徵學習出適合各個場景的影子偵測模型。我們使用建出來的影子偵測模型針對時空背景截取器的前景結果進行影子消除。除此之外我們和目前較常使用的前景偵測和影子消除的方法進行比較。 Cast shadows detection and removal is indispensable in the object detection to many surveillance applications. In this paper, we present a novel framework for removing cast shadow of moving objects. Two main components, moving objects detector and redundant shadow remover, are integrated. For moving objects, we adopt the spatiotemporal background extractor (SBE) to detect the moving objects which is comprised of the background extractor (BE) and the background gradient extractor (BGE). SBE features the object detection in the dynamic background and the sudden lighting changes environment. For shadow removal, we use the classifier, Random Forest, to learn the shadow features, which are chromaticity, physical properties, and texture. Then, we remove the shadow from the result of SBE with the shadow classifier. The proposed method can effectively detect the moving objects and remove the shadow effect. Furthermore, we demonstrate the performance of our method compared with some state-of-the-art techniques of object detection and shadow removal. |
URI: | http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/5067 |
全文授權: | 同意授權(全球公開) |
顯示於系所單位: | 資訊工程學系 |
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