عناصر مشابهة

Foreground Object Detection Based on Chrominance and Texture Features with Enhancement by Canny Filter

تفصيل البيانات البيبلوغرافية
المصدر:المجلة العراقية لتكنولوجيا المعلومات
الناشر: الجمعية العراقية لتكنولوجيا المعلومات
المؤلف الرئيسي: Abdul Sahib, Muna Ghazi (مؤلف)
المجلد/العدد:مج9, ع2
محكمة:نعم
الدولة:العراق
التاريخ الميلادي:2018
الصفحات:171 - 193
DOI:10.34279/0923-009-002-010
ISSN:1994-8638
رقم MD:1028927
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة:English
قواعد المعلومات:HumanIndex
مواضيع:
علوم الحاسب | نظام الرؤيا | تطبيقات الحاسب الآلى
رابط المحتوى:
PDF (صورة)     

LEADER 04543nam a22002417a 4500
001 1766502
024 |3 10.34279/0923-009-002-010 
041 |a eng 
044 |b العراق 
100 |9 557493  |a Abdul Sahib, Muna Ghazi  |e Author 
245 |a Foreground Object Detection Based on Chrominance and Texture Features with Enhancement by Canny Filter 
260 |b الجمعية العراقية لتكنولوجيا المعلومات  |c 2018 
300 |a 171 - 193 
336 |a بحوث ومقالات  |b Article 
520 |a أصبح الكشف عن الكائنات الأمامية مهما جدا في نظام الرؤيا بالحاسوب ولديه مجموعة واسعة من التطبيقات مثل تتبع الكائنات، والتمييز، والعد، والتصنيف، والمراقبة المنزلية، ومراقبة حركة المرور، ومراقبة الفيديو، والصورة الطبية، وتطبيقات الوسائط المتعددة الأخرى. لذلك كل واحدة من هذه التطبيقات تحتاج إلى طريقة لاكتشاف الكائن، وبالتالي، يتطلب تحسين طرق وخوارزميات جديدة لمعالجة هذه المعلومات. في هذا البحث، الطريقة المقترحة تستخدم خصائص التلون والقوام مع تحسينها من خلال canny filter لكشف الكائنات الأمامية. المدخلات هي صورة المقدمة وصورة الخلفية والمخرجات هي الكائنات الأمامية المكتشفة. تتكون الطريقة المقترحة من ثلاث خطوات: أولا استخلاص الخصائص وهي خاصية التلون والقوام (هذه الخصائص قوية ضد تغيرات الإضاءة والضوضاء والظلال) من صورة المقدمة والخلفية. ثم، يتم حساب مطابقة التشابه لكل ميزة. وأخيراً، لتحسين النتائج، يستخدم في هذا البحث فلتراً وهو canny. بالإضافة إلى ذلك، قمنا بتقييم طريقتنا باستخدام مقاييس التقييم التي هي الدقة، والتذكير، والمقياس F، حيث أعطى 0.922 كمتوسط دقة للطريقة المقترحة وكان متوسط زمن المستغرق حوالي 0.5778923 ثانية. نستخلص من هذا أن الطريقة المقترحة فعالة للغاية ضد تقييد التحديات والعقبات. 
520 |b The foreground object detection became very important in a computer vision system and has a many applications such as recognition, object tracking, counting, classifying, home surveillance, traffic monitoring, video monitoring, medical image and in other multimedia applications. So that each of these applications needs a method for object detection, therefore, requires improving new methods and algorithms for processing this information. This paper proposes foreground objects detection approach based on the chrominance and texture features with canny enhance filter. The input is background image and current image and the output are the detecting foreground objects. The proposed approach consists of three steps: first the features extracting which are chrominance and texture features (these features are robust against to illumination changes, noise, and shadows) from a current and background image. Then, the similarity matching is computed for each feature. Finally, canny filter are used to enhance the results. Furthermore, we evaluate our approach using evaluation measures which are precision, recall, and F-measure, to give 0.922 as an average accuracy of the proposed method and with average consumption time about 0.5778923 seconds. This concludes that proposed method very efficient against the limitation of challenges and obstacles. 
653 |a علوم الحاسب  |a نظام الرؤيا  |a تطبيقات الحاسب الآلى 
692 |b Foreground Object Detection  |b Background Subtraction  |b Chrominance Feature  |b Texture Feature  |b Canny Filter 
773 |4 علوم المعلومات وعلوم المكتبات  |6 Information Science & Library Science  |c 010  |e Iraqi Journal of Information Technology  |f Al-Maǧallaẗ al-ʻirāqiyyaẗ li-tiknulūǧiyā al-maʻlūmāt  |l 002  |m مج9, ع2  |o 0923  |s المجلة العراقية لتكنولوجيا المعلومات  |v 009  |x 1994-8638 
856 |u 0923-009-002-010.pdf 
930 |d y  |p y  |q n 
995 |a HumanIndex 
999 |c 1028927  |d 1028927 

عناصر مشابهة