hh.sePublikationer
Ändra sökning
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • harvard1
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Optical Flow Features for Event Detection
Högskolan i Halmstad, Sektionen för Informationsvetenskap, Data– och Elektroteknik (IDE).
Högskolan i Halmstad, Sektionen för Informationsvetenskap, Data– och Elektroteknik (IDE).
2014 (Engelska)Självständigt arbete på avancerad nivå (masterexamen), 20 poäng / 30 hpStudentuppsats (Examensarbete)
Abstract [en]

In this thesis, we employ optical flow features for the detection of the rigid or non‐rigid single object on an input video. For optical flow estimation, we use the Point Line [PL] method [2] (as a local method) to estimate the motion of the image sequence which is generated from the input video stream. Although the Lukas and Kanade [LK] is a popular local method for estimation of the optical flow, it is weak in dealing with the linear symmetric images even by use of regularization [e.g. Tikhonov]. The PL method is more powerful than the LK method and can properly separate both line flow and point flow. For dealing with rapidly changing data in some part of an image (high motion problem), a gaussian pyramid with five levels (different image resolutions) is employed. In this way, the pyramid height (Level) must be chosen properly according to the maximum optical flow that we expect in each section of the image without iteration. After determining the best‐estimated optical flow vector for every pixel, the algorithm should detect an object on video with its direction to the right or left. By using techniques such as segmentation and averaging the magnitude of flow vectors the program can detect and distinguish rigid objects (e.g. a car) and non‐rigid objects (e.g. a human). Finally the algorithm makes a new video output that includes detected object with flow vectors, the pyramid levels map which has been used for optical flow estimation and a respective binary image.

Ort, förlag, år, upplaga, sidor
2014. , s. 67
Nyckelord [en]
optical flow, event detection
Nationell ämneskategori
Teknik och teknologier
Identifikatorer
URN: urn:nbn:se:hh:diva-25016Lokalt ID: IDE1324OAI: oai:DiVA.org:hh-25016DiVA, id: diva2:711638
Ämne / kurs
Datateknik
Presentation
2013-12-19, 08:00 (Engelska)
Handledare
Examinatorer
Tillgänglig från: 2014-04-11 Skapad: 2014-04-10 Senast uppdaterad: 2014-04-11Bibliografiskt granskad

Open Access i DiVA

Final thesis report(5907 kB)565 nedladdningar
Filinformation
Filnamn FULLTEXT01.pdfFilstorlek 5907 kBChecksumma SHA-512
0bd7d5390dd67eb470a1e3f1d7407aca35bb6cf656a00ed316fa206941b9b7f87f694230d527628ccc5ddb765b1830a4c083a004fdcc6bc178f74e348c079aa5
Typ fulltextMimetyp application/pdf

Av organisationen
Sektionen för Informationsvetenskap, Data– och Elektroteknik (IDE)
Teknik och teknologier

Sök vidare utanför DiVA

GoogleGoogle Scholar
Totalt: 565 nedladdningar
Antalet nedladdningar är summan av nedladdningar för alla fulltexter. Det kan inkludera t.ex tidigare versioner som nu inte längre är tillgängliga.

urn-nbn

Altmetricpoäng

urn-nbn
Totalt: 606 träffar
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • harvard1
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf