Mostrar el registro sencillo del ítem
dc.contributor.author
Negri, Pablo Augusto
![Se ha confirmado la validez de este valor de autoridad por un usuario](/themes/CONICETDigital/images/authority_control/invisible.gif)
dc.contributor.author
Goussies, Norberto Adrián
![Se ha confirmado la validez de este valor de autoridad por un usuario](/themes/CONICETDigital/images/authority_control/invisible.gif)
dc.contributor.author
Lotito, Pablo Andres
![Se ha confirmado la validez de este valor de autoridad por un usuario](/themes/CONICETDigital/images/authority_control/invisible.gif)
dc.date.available
2017-07-25T18:42:51Z
dc.date.issued
2013-06
dc.identifier.citation
Negri, Pablo Augusto; Goussies, Norberto Adrián; Lotito, Pablo Andres; Detecting pedestrians on a Movement Feature Space
; Elsevier; Pattern Recognition; 47; 1; 6-2013; 56-71
dc.identifier.issn
0031-3203
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/21291
dc.description.abstract
This work aims at detecting pedestrians in surveillance video sequences. A pre-processing step detects motion regions on the image using a scene background model based on level lines, which generates a Movement Feature Space, and a family of oriented histogram descriptors. A cascade of boosted classifiers generates pedestrian hypotheses using this feature space. Then, a linear Support Vector Machine validates the hypotheses that are likeliest to contain a person. The combination of the three detection phases reduces false positives, preserving the majority of pedestrians. The system tests conducted in our dataset, which contain low-resolution pedestrians, achieved a maximum performance of 25.5% miss rate with a rate of 10−1 false positives per image. This value is comparable to the best detection values for this kind of images. In addition, the processing time is between 2 and 6 fps on 640 480 pixel captures. This is therefore a fast and reliable pedestrian detector.
dc.format
application/pdf
dc.language.iso
eng
dc.publisher
Elsevier
![Se ha confirmado la validez de este valor de autoridad por un usuario](/themes/CONICETDigital/images/authority_control/invisible.gif)
dc.rights
info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/ar/
dc.subject
Pedestrian Detection
dc.subject
Motion Detection
dc.subject
Histograms of Oriented Level Lines
dc.subject
Adaboost Cascade
dc.subject
Linear Svm
dc.subject.classification
Otras Ciencias de la Computación e Información
![Se ha confirmado la validez de este valor de autoridad por un usuario](/themes/CONICETDigital/images/authority_control/invisible.gif)
dc.subject.classification
Ciencias de la Computación e Información
![Se ha confirmado la validez de este valor de autoridad por un usuario](/themes/CONICETDigital/images/authority_control/invisible.gif)
dc.subject.classification
CIENCIAS NATURALES Y EXACTAS
![Se ha confirmado la validez de este valor de autoridad por un usuario](/themes/CONICETDigital/images/authority_control/invisible.gif)
dc.title
Detecting pedestrians on a Movement Feature Space
dc.type
info:eu-repo/semantics/article
dc.type
info:ar-repo/semantics/artículo
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.date.updated
2017-07-21T18:21:28Z
dc.journal.volume
47
dc.journal.number
1
dc.journal.pagination
56-71
dc.journal.pais
Países Bajos
![Se ha confirmado la validez de este valor de autoridad por un usuario](/themes/CONICETDigital/images/authority_control/invisible.gif)
dc.journal.ciudad
Amsterdam
dc.description.fil
Fil: Negri, Pablo Augusto. Universidad Arg.de la Empresa. Facultad de Ingeniería y Ciencias Exactas. Instituto de Tecnología; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina
dc.description.fil
Fil: Goussies, Norberto Adrián. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Departamento de Computación; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina
dc.description.fil
Fil: Lotito, Pablo Andres. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Grupo de Plasmas Densos Magnetizados; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina
dc.journal.title
Pattern Recognition
![Se ha confirmado la validez de este valor de autoridad por un usuario](/themes/CONICETDigital/images/authority_control/invisible.gif)
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/http://dx.doi.org/10.1016/j.patcog.2013.05.020
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0031320313002446
Archivos asociados