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    Bayesian Pixel Classification for Human Tracking

    Bayesian Pixel Classification for Human Tracking


    We present a monocular object tracker, able to detect and track multiple objects in non-controlled environments. Bayesian per-pixel classification is used to build a tracking framework that segments an image into foreground and background objects, based on observations of object appearances and motions. Gaussian mixtures are used to build the color appearance models. The system adapts to changing lighting conditions, handles occlusions, and works in real-time.

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    Dokumentinformationen

    Titel :

    Bayesian Pixel Classification for Human Tracking

    Beteiligte:
    Roth, Daniel (Autor:in) / Doubek, Petr (Autor:in) / Gool, Luc Van (Autor:in)
    Erschienen in:

    2005 Seventh IEEE Workshops on Applications of Computer Vision (WACV/MOTION'05) - Volume 1 ; 2 ; 78-83

    Erscheinungsdatum :

    2005-01-01

    Format / Umfang :

    464978 byte

    ISBN :

    0-7695-2271-8

    DOI :

    https://doi.org/10.1109/ACVMOT.2005.34

    Medientyp :

    Aufsatz (Konferenz)

    Format :

    Elektronische Ressource

    Sprache :

    Englisch

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