2011
DOI: 10.1109/tce.2011.6018870
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Fast and robust algorithm of tracking multiple moving objects for intelligent video surveillance systems

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“…En (Hall, 2005), se realiza una comparación interesante entre los distintos detectores, en donde se concluye que la combinación de los mismos puede ser muy útil para disminuir la tasa de falsos positivos sin comprometer el análisis en tiempo real. Más recientemente, en (Ojha, 2015) se revisan las estrategias generales para la clasificación y el seguimiento de personas en video y en (Kim, 2011) se plantea un método robusto en tiempo real, apto para el seguimiento de objetos a partir de predecir su velocidad y dirección. Además, en (Gómez-Conde, 2011) se describe un método denominado Motion Vector Flow Instance (MVFI), capaz de detectar actividades humanas complejas como "andar" o "hacer footing" en cámaras estáticas.…”
Section: Estado Del Arteunclassified
“…En (Hall, 2005), se realiza una comparación interesante entre los distintos detectores, en donde se concluye que la combinación de los mismos puede ser muy útil para disminuir la tasa de falsos positivos sin comprometer el análisis en tiempo real. Más recientemente, en (Ojha, 2015) se revisan las estrategias generales para la clasificación y el seguimiento de personas en video y en (Kim, 2011) se plantea un método robusto en tiempo real, apto para el seguimiento de objetos a partir de predecir su velocidad y dirección. Además, en (Gómez-Conde, 2011) se describe un método denominado Motion Vector Flow Instance (MVFI), capaz de detectar actividades humanas complejas como "andar" o "hacer footing" en cámaras estáticas.…”
Section: Estado Del Arteunclassified
“…In this study, a real-time intelligent surveillance system capable of analyzing and detecting alarm events was created [6]. Using a gray scale camera to get the input and applying some image processing operations, the desired data were acquired which can use by the system as data by identifying of interest, tracking the aforementioned objects, and analyzing their behavior.…”
Section: A Genetic Algorithm For Motion Detectionmentioning
confidence: 99%
“…Using a gray scale camera to get the input and applying some image processing operations, the desired data were acquired which can use by the system as data by identifying of interest, tracking the aforementioned objects, and analyzing their behavior. A technology for detecting and tracking objects has been presented in the research [6] that is consist of IP Camera and NVR. The proposed algorithm consists of two parts of detecting the moving objects and tracking them.…”
Section: A Genetic Algorithm For Motion Detectionmentioning
confidence: 99%
“…in another technique to identify the objects form frame to frame, blobsdetected by background model are labelled. [ 13] Blob direction and velocity are stored to predict next position of blobs. Euclidian distance detected in consecutive frames identifies the object in occlusion.…”
Section: Introductionmentioning
confidence: 99%