Improved Object Tracking Using Radial BasisFunction Neural Networks
محل انتشار: هفتمین کنفرانس ماشین بینایی و پردازش تصویر ایران
سال انتشار: 1390
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,326
فایل این مقاله در 5 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICMVIP07_104
تاریخ نمایه سازی: 28 مرداد 1391
چکیده مقاله:
In the present paper, an improved method for objecttracking is proposed using Radial Basis Function NeuralNetworks. Here, the Pixel-based color features of object are usedto develop an extended background model. The object andextended background color features are then used to train RBFNeural Network. The trained RBFNN will detect and track objectin subsequent frames. The performance of the proposed trackeris tested with many video sequences. The proposed tracker isillustrated to be suitable for real-time object tracking due to itslow computational complexity
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Alireza Asvadi
Department of ECE, DSP Lab.Babol University of TechnologyBabol, Iran
MohammadReza Karami-Mollaie
Department of ECE, DSP Lab.Babol University of TechnologyBabol, Iran
Yasser Baleghi
Department of ECE, DSP Lab.Babol University of TechnologyBabol, Iran
Hosein Seyyedi-Andi
Department of ECE, DSP Lab.Babol University of TechnologyBabol, Iran