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CRIS Current Research Information System
We present a background subtraction algorithm aimed at efficiency and robustness to common sources of disturbance such as illumination changes, camera gain and exposure variations, noise. The approach relies on modeling the local effect of disturbance factors on a neighborhood of pixel intensities as a second-degree polynomial transformation plus additive Gaussian noise. This allows for classifying pixels as changed or unchanged by a simple least-squares polynomial fitting procedure. Experimental results prove that the approach is state-of-the-art in challenging sequences characterized by sources of disturbance yielding sudden and strong background appearance changes.
Robust and efficient background subtraction by quadratic polynomial fitting
We present a background subtraction algorithm aimed at efficiency and robustness to common sources of disturbance such as illumination changes, camera gain and exposure variations, noise. The approach relies on modeling the local effect of disturbance factors on a neighborhood of pixel intensities as a second-degree polynomial transformation plus additive Gaussian noise. This allows for classifying pixels as changed or unchanged by a simple least-squares polynomial fitting procedure. Experimental results prove that the approach is state-of-the-art in challenging sequences characterized by sources of disturbance yielding sudden and strong background appearance changes.
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: http://hdl.handle.net/11585/96875
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simulazione ASN
Il report seguente simula gli indicatori relativi alla propria produzione scientifica in relazione alle soglie ASN 2021-2023 del proprio SC/SSD. Si ricorda che il superamento dei valori soglia (almeno 2 su 3) è requisito necessario ma non sufficiente al conseguimento dell'abilitazione. La simulazione si basa sui dati IRIS e sugli indicatori bibliometrici alla data indicata e non tiene conto di eventuali periodi di congedo obbligatorio, che in sede di domanda ASN danno diritto a incrementi percentuali dei valori. La simulazione può differire dall'esito di un’eventuale domanda ASN sia per errori di catalogazione e/o dati mancanti in IRIS, sia per la variabilità dei dati bibliometrici nel tempo. Si consideri che Anvur calcola i valori degli indicatori all'ultima data utile per la presentazione delle domande.
La presente simulazione è stata realizzata sulla base delle specifiche raccolte sul tavolo ER del Focus Group IRIS coordinato dall’Università di Modena e Reggio Emilia e delle regole riportate nel DM 589/2018 e allegata Tabella A. Cineca, l’Università di Modena e Reggio Emilia e il Focus Group IRIS non si assumono alcuna responsabilità in merito all’uso che il diretto interessato o terzi faranno della simulazione. Si specifica inoltre che la simulazione contiene calcoli effettuati con dati e algoritmi di pubblico dominio e deve quindi essere considerata come un mero ausilio al calcolo svolgibile manualmente o con strumenti equivalenti.