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For the detection of moving objects, background subtraction methods are widely used. An adaptive Gaussian mixture model combined with probabilistic learning is one of the most popular methods for the real-time update of the complex and dynamic background. However, probabilistic learning approach does not work well in high traffic regions. In this paper, we propose a reliable learning method of complex and dynamic backgrounds in high traffic regions.
목차
Abstract
1. 서론
2. 본론
3. 결론
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[학술지(정기간행물)] - A / 1992 / Estimation of Average Switching Activity in Combinational and Sequential Circuits : 253 ~ 259
[학술지(정기간행물)] - Gian Luca Foresti / March2005 / Active Video-Based Surveillance System : 25 ~ 37
[학술지(정기간행물)] - Arun Hampapur / March2005 / Smart Video Surveillance : 38 ~ 51
[학술지(정기간행물)] - Chen / May2005 / Computer Vision Workload Analysis Case Study of Video Surveillance Systems 9
[학술지(정기간행물)] - Anderson / 1985 / In Proceedings of SPIE - Intelligent Robots and Computer Vision me 579 : 72 ~ 78
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