Thông tin chung

  English

  Đề tài NC khoa học
  Bài báo, báo cáo khoa học
  Hướng dẫn Sau đại học
  Sách và giáo trình
  Các học phần và môn giảng dạy
  Giải thưởng khoa học, Phát minh, sáng chế
  Khen thưởng
  Thông tin khác

  Tài liệu tham khảo

  Hiệu chỉnh

 
Số người truy cập: 53,149,180

 So Sánh hai phương pháp CamShift và MeanShift trong phát hiện và theo dõi đối tượng chuyển động
walgreens prints coupons prescription coupon card free printable coupons
Tác giả hoặc Nhóm tác giả: Nguyễn Trọng Nguyên, Huỳnh Hữu Hưng
walgreens pharmacy coupon walgreen online coupons promo codes walgreens
Nơi đăng: Tạp chí Khoa học và Công nghệ Đại học Đà Nẵng; Số: 9[58];Từ->đến trang: 81-88;Năm: 2012
Lĩnh vực: Công nghệ thông tin; Loại: Bài báo khoa học; Thể loại: Trong nước
TÓM TẮT
Phát hiện và theo dõi đối tượng chuyển động trong video là một bài toán được nghiên cứu rộng rãi và có nhiều ứng dụng trong cuộc sống hiện nay. Tuy nhiên, các nghiên cứu cho bài toán này được tiến hành riêng rẽ và chưa có sự thống kê đánh giá được ưu nhược điểm của từng phương pháp, giúp người dùng có thể đưa ra quyết định khi áp dụng vào bài toán cụ thể. Từ yêu cầu thực tế được đặt ra, chúng tôi đưa ra sự so sánh và đánh giá tính hiệu quả của hai phương pháp phát hiện và theo dõi chuyển động trong video phổ biến hiện nay, đó là CamShift và MeanShift. Qua đó, người dùng có thể dễ dàng hơn trong việc lựa chọn sử dụng thuật toán vào các nghiên cứu và ứng dụng cụ thể.
ABSTRACT
Detecting and tracking moving objects in video is one of many problems is investigated widely and applied in the real life. But these investigations are performed separately and there is no comparison based on their merits and demerits. From this request, we perform a comparison and evaluation about efficiency of some popular detecting and tracking methods (CamShift and MeanShift) in video to help users in choosing a method which is suitable with their investigations and applications.
© Đại học Đà Nẵng
 
 
Địa chỉ: 41 Lê Duẩn Thành phố Đà Nẵng
Điện thoại: (84) 0236 3822 041 ; Email: dhdn@ac.udn.vn