İngilizce

Moving object detection has widely been adopted by the industry or organization because of its
broad applicability in real life this has been growing more and more. There are many existing methods
like temporal differencing, background subtraction, optical flow etc. All having some merits and
demerits. Central to these algorithms is the background subtraction method (including frame differencing,
mixture of Gaussian and approximation median) is simple, easy and used in real-time applications and no
need of using special hardware. But it is required to give better results to achieve a high accuracy.
In this paper, numerous proposed moving object detection algorithms have been compared on the basis
of their advantages. But still some work need to be done to improve accuracy. In the next phase of our
work, we will try to develop an algorithm which gives better results for moving object detection and we
will compare their results with the existing algorithms.

Türkçe

Hareketli nesne tespiti,
gerçek hayatta yaygın olarak uygulanabilir olması nedeniyle, endüstri veya organizasyon tarafından geniş ölçüde benimsenmiştir , bu giderek daha da artmaktadır.
Zamansal farklılık, arka plan çıkarma, optik akış vb. Gibi birçok mevcut yöntem vardır
. Bu algoritmaların merkezinde, arka plan çıkarma yöntemi (çerçeve farklılığı,
Gaussian ve yaklaşık oryantasyon karışımı dahil ) basit, kolay ve gerçek zamanlı uygulamalarda kullanılır ve
özel donanım kullanmaya gerek yoktur . Ancak, yüksek doğruluk elde etmek için daha iyi sonuçlar vermek gerekir.
Bu yazıda, önerilen çok sayıda hareketli nesne algılama algoritması esas alınarak karşılaştırılmıştır.
avantajlarından. Ancak yine de doğruluğu artırmak için bazı işler yapılması gerekiyor. Çalışmamızın bir sonraki aşamasında,
hareketli nesne algılama için daha iyi sonuçlar veren bir algoritma geliştirmeye çalışacağız ve
sonuçlarını mevcut algoritmalar ile karşılaştıracağız.

(5000 karakter kaldı)
İngilizce
Türkçe

İçindekiler

Son çeviriler

devamını göster›
ADS - REKLAMLAR