Dans ce travail, un nouveau schéma de détection d'objets dans des scènes d'arrière-plan complexes a été proposé. Les vidéos d'entrée utilisées ont des arrière-plans fixes et des caméras statiques. Au départ, la médiane de quelques images est évaluée pour obtenir une estimation correcte de l'arrière-plan.La soustraction de l'arrière-plan basée sur un seuil local est effectuée pour extraire les objets de la séquence vidéo.Lors de changements soudains d'éclairage, l'analyse du flux optique est utilisée pour la segmentation du mouvement.On suppose que pendant les distorsions photométriques, l'objet est en mouvement.Ensuite, la détection et la suppression des ombres sont effectuées sur l'image seuillée résultante. Le modèle d'espace colorimétrique Hue Saturation Value (HSV) est utilisé pour la suppression des ombres. Les mesures visuelles traduisent les performances de l'algorithme.
Dans ce travail, un nouveau schéma de détection d'objets dans des scènes d'arrière-plan complexes a été proposé. Les vidéos d'entrée utilisées ont des arrière-plans fixes et des caméras statiques. Au départ, la médiane de quelques images est évaluée pour obtenir une estimation correcte de l'arrière-plan.La soustraction de l'arrière-plan basée sur un seuil local est effectuée pour extraire les objets de la séquence vidéo.Lors de changements soudains d'éclairage, l'analyse du flux optique est utilisée pour la segmentation du mouvement.On suppose que pendant les distorsions photométriques, l'objet est en mouvement.Ensuite, la détection et la suppression des ombres sont effectuées sur l'image seuillée résultante. Le modèle d'espace colorimétrique Hue Saturation Value (HSV) est utilisé pour la suppression des ombres. Les mesures visuelles traduisent les performances de l'algorithme.
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