Молимо вас користите овај идентификатор за цитирање или овај линк до ове ставке:
https://open.uns.ac.rs/handle/123456789/15048
Назив: | Automatic kernel width selection for neural network based video object segmentation | Аутори: | Ćulibrk, Dubravko Socek D. Marques O. Furht B. |
Датум издавања: | 1-дец-2007 | Часопис: | VISAPP 2007 - 2nd International Conference on Computer Vision Theory and Applications, Proceedings | Сажетак: | Background modelling Neural Networks (BNN5) represent an approach to motion based object segmentation in video sequences. BNNs are probabilistic classifiers with nonparametric, kernel-based estimation of the underlying probability density functions. The paper presents an enhancement of the methodology, introducing automatic estimation and adaptation of the kernel width. The proposed enhancement eliminates the need to determine kernel width empirically. The selection of a kernel-width appropriate for the features used for segmentation is critical to achieving good segmentation results. The improvement makes the methodology easier to use and more adaptive, and facilitates the evaluation of the approach. | URI: | https://open.uns.ac.rs/handle/123456789/15048 |
Налази се у колекцијама: | FTN Publikacije/Publications |
Приказати целокупан запис ставки
Преглед/и станица
45
Протекла недеља
12
12
Протекли месец
5
5
проверено 10.05.2024.
Google ScholarTM
Проверите
Ставке на DSpace-у су заштићене ауторским правима, са свим правима задржаним, осим ако није другачије назначено.