research centers


Search results: Found 7

Listing 1 - 7 of 7
Sort by

Article
A Proposed Background Modeling Algorithm for Moving Object Detection Using Statistical Measures
خوارزمية نمذجة خلفية مقترحة لكشف الأجسام المتحركة بأستخدام المقاييس الأحصائية

Author: Abdulamir A. Karim عبدالأميرعبدالله كريم
Journal: Iraqi Journal of Science المجلة العراقية للعلوم ISSN: 00672904/23121637 Year: 2017 Volume: 58 Issue: 3A Pages: 1282-1289
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

Extracting moving object from video sequence is one of the most important steps in the video-based analysis. Background subtraction is the most commonly used moving object detection methods in video, in which the extracted object will be feed to a higher-level process ( i.e. object localization, object tracking ). The main requirement of background subtraction method is to construct a stationary background model and then to compare every new coming frame with it in order to detect the moving object. Relied on the supposition that the background occurs with the higher appearance frequency, a proposed background reconstruction algorithm has been presented based on pixel intensity classification ( PIC ) approach. First, pixel intensity in a predetermined time period has been classified according to a proposed clustering method, second, pixels frequency of those clusters has been calculated, finally, the center of the cluster with the higher pixel frequency has been chosen as the background pixel intensity value. The efficiency and effectiveness of the proposed algorithm has been confirmed through comparing its results with those of the most common traditional methods, besides , the results of the proposed algorithm in a number of testing environment which are traffic monitoring and pedestrian surveillance shows that the proposed algorithm can save space and economize computation time and give good accuracy.

ان استخلاص الأجسام المتحركة من الفيديو تعد واحدة من اهم الخطوات في تحليل الفديو. تعتبر عملية طرح الخلفية من اكثر طرق الكشف عن الأجسام المتحركة شيوعا في الفديو، حيث يتم تغذية الجسم المستخلص الى عمليات ذات مستوى اعلى ( اي تحديد موقع الجسم وتتبع الجسم ). المتطلب الرئيسي لطريقة طرح الخلفية هو بناء نموذج خلفية ثابت ومن ثم مقارنة كل اطار frame جديد بذلك النموذج من اجل الكشف عن الأجسام المتحركة. اعتمادا على فرضية ان بكسل Pixels الخلفية تظهر بأعلى تردد ظهور , تم اقتراح خوارزمية جديدة لأعادة بناء الخلفية بالأستناد الى نهج تصنيف كثافة البكسل اولا. تم تصنيف البكسل في فترة زمنية محددة مسبقا وفقا لطريقة عنقدة clustering مقترحة ، ثانيا. تم حساب تردد البكسل لتلك العناقيد ، واخيرا. تم تحديد مركز العنقود ذا تردد البكسل الأعلى واعتماده كقيمة لبكسل الخلفية. تم التحقق من فاعلية وكفاءة الخوارزمية المقترحة من خلال مقارنة نتائجها مع نتائج الطرق التقليدية الأكثر شيوعا. فضلا عن ذلك ، فأن نتائج الخوارزمية المقترحة في عدد من بيئة الأختبار ( مراقبة حركة المرور و مراقبة المشاة ) أظهرت ان الخوارزمية المقترحة يمكن ان توفر في المساحة الخزنية وان تقتصد في وقت الحساب وانها تعطي دقة جيدة.


Article
Background modeling in video surveillance by using parallel computing
نمذجة الخلفية في المراقبة بالفيديو عن طريق استخدام الحوسبة المتوازية

Authors: Yossra Hussain Ali يسرى حسين علي --- Mohammed Rajah Mohammed محمد راجح محمد
Journal: Iraqi Journal of Science المجلة العراقية للعلوم ISSN: 00672904/23121637 Year: 2017 Volume: 58 Issue: 3B Pages: 1516-1522
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

In the last years, the research of extraction the movable object from video sequence in application of computer vision become wide spread and well-known . in this paper the extraction of background model by using parallel computing is done by two steps : the first one using non-linear buffer to extraction frame from video sequence depending on the number of frame whether it is even or odd . the goal of this step is obtaining initial background when over half of training sequence contains foreground object . in the second step , The execution time of the traditional K-mean has been improved to obtain initial background through perform the k-mean by using parallel computing where the time has been minimized to 50% of the conventional time of k-mean .

في السنوات الاخيرة , اصبح البحث في استخراج الاجسام المتحركة من سلسلة الفيديو في تطبيقات رؤيه الكمبيوتر جداً مشهور . في هذا البحث عملية استخراج ( background model) بأستخدام المعالجة المتوازية حيث يكون العمل بخطوتين الاولى هي استخدام (non-linear buffer ) في استخراج (frame ) من سلسله الفيديو بالاعتماد على رقم المشهد (frame) اذا كان زوجي او فردي الهدف من هذه الخطوة هو الحصول على خلفية المشهد عندما اكثر من نصف سلسلة التدريب تحتوي على جزء متحرك , في الخطوة الثانية تم تحسين وقت تنفيذ (k-mean ) للحصول على خلفية المشهد وذلك تم من خلال تنفيذ (k-mean ) باستخدام المعالجة المتوازية . حيث تم تقليل الوقت الى 50% من وقت تنفيذ (k-mean ) التقليديه


Article
Construction of a Robust Background Model for Moving Object Detection in Video Sequence

Author: Abdulamir A. Karim
Journal: Iraqi Journal of Science المجلة العراقية للعلوم ISSN: 00672904/23121637 Year: 2018 Volume: 59 Issue: 2B Pages: 969-979
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract


Article
Modeling Dynamic Background based on Linear Equation

Author: Abdul Monem S. Rahma
Journal: Ibn Al-Haitham Journal For Pure And Applied Science مجلة ابن الهيثم للعلوم الصرفة والتطبيقية ISSN: P16094042/ E25213407 Year: 2019 Volume: 32 Issue: 2 Pages: 156-165
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

Detection moving car in front view is difficult operation because of the dynamic background due to the movement of moving car and the complex environment that surround the car, to solve that, this paper proposed new method based on linear equation to determine the region of interest by building more effective background model to deal with dynamic background scenes. This method exploited the permitted region between cars according to traffic law to determine the region (road) that in front the moving car which the moving cars move on. The experimental results show that the proposed method can define the region that represents the lane in front of moving car successfully with precision over 94%and detection rate 86% and FoM 90%.


Article
A Robust Method for New Object Detection in Video Surveillance Systems
طريقة لاكتشاف وجود أجسام جديدة في نظم المراقبة الفيديوية

Authors: Dr. Ahlam Fadhil Mahmood د.أحلام فاضل محمود --- Loma Akram Hamdai لمى أكرم حمدي
Journal: AL Rafdain Engineering Journal مجلة هندسة الرافدين ISSN: 18130526 Year: 2014 Volume: 22 Issue: 3 Pages: 213-224
Publisher: Mosul University جامعة الموصل

Loading...
Loading...
Abstract

Abstract Video surveillance systems is a powerful tool for public safety and with the increasing need for more security in airports, banks, schools and other critical environments, the demand for video system is growing rapidly. Sides from the intrinsic usefulness of begin able to segment video streams into moving and background components, detecting moving blobs provide a focus of attention for recognition, classification and activity analysis, making these later processes more efficient since only “moving” pixels need to be considered. In this paper an efficient moving object detection method using modified Horprasert model for video surveillance system is present. The modified dynamic thresholds are able to detect a new object with it's shadow through different video stream in terms of light conditions. It consists of background model, distortion of brightness, color calculations and classification. Four regions are segmented depending on the thresholds foreground (moving object), background, highlight background and shadow. The proposed automatic threshold depends on background computations of brightness and is thus expected to achieved better classification performance.Keywords: Horprasert model; background subtraction; background model; Video Surveillance.

لقد أصبحت أنظمة المراقبة الفيديو بلا شك أداة قوية للسلامة و الأمن العام و مع تزايد الحاجة لها في المطارات, و البنوك, و المدارس, و البيئات المزدحمة الأخرى بات من المهم متابعة تطور خوارزميتها بسرعة كبيرة. و تعتبر عملية فصل الجزء المتحرك من التتابع الفيديوي عن خلفية المشهد من أهم الخوارزميات في أنظمة المراقبة, بالأضافة لتصنيف, و تمييز و تحليل النقاط الصورية الفيديوية. في هذا البحث قدمت طريقة فعالة و مؤثرة لكشف عن وجود أجسام جديدة تدخل في صور لاحقة للتتابع الفيديوي باستخدام نموذج Horprasert. إذ أضافت الطريقة المقترحة عتبات ديناميكية تتغير حسب نوعية الدفق الفيديوي مما مكن من الكشف عن وجود كائن جديد لفيديوهات في ظروف إضافة مختلفة. يتألف التحسين المقترح من عملية تدريب لتحديد عناصر نموذج الخلفية, تشويه السطوع, و حسابات اللون و من ثم التصنيف التلقائي الى أربع مناطق أعتمادا على قيم العتبات و هي أولا: الجسم المتحرك و الخلفية و الظل. في التطوير المقترح يتم أيجاد العتبات بصورة أوتوماتيكية إذ يعتمد على عمليات حسابية لخلفية السطوع و بالتالي يتوقع أن يحقق أداء أفضل للكشف عن وجود أجسام متحركة.


Article
Foreground Object Detection Based on Chrominance and Texture Features with Enhancement by Canny Filter
اكتشاف الكائن استنادا الى ميزات التلون والقوام وتحسينها باستخدام المرشح Canny

Author: Muna Ghazi Abdul Sahib منى غازي
Journal: Iraqi Journal of Information Technology المجلة العراقية لتكنولوجيا المعلومات ISSN: 19948638/26640600 Year: 2018 Volume: 9 Issue: 2 اللغة الانكليزية Pages: 171-193
Publisher: iraqi association of information الجمعية العراقية لتكنولوجيا المعلومات

Loading...
Loading...
Abstract

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.

أصبح الكشف عن الكائنات الامامية مهمًا جدًا 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 و القوام مع تحسينها من خلال canny filter لكشف الكائنات الأمامية. المدخلات هي صورة المقدمة وصورة الخلفية و المخرجات هي الكائنات الامامية المكتشفة. تتكون الطريقة المقترحة من ثلاث خطوات: أولا استخلاص الخصائص و هي خاصية التلون و القوام (هذه الخصائص قوية ضد تغيرات الإضاءة والضوضاء والظلال) من صورة المقدمة والخلفية. ثم ، يتم حساب مطابقة التشابه لكل ميزة. وأخيرًا ، لتحسين النتائج ، يستخدم في هذا البحث فلترًا وهو canny. بالاضافة الى ذلك ، قمنا بتقييم طريقتنا باستخدام مقاييس التقييم التي هي الدقة ، والتذكير ، والمقياس F ، حيث اعطى 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.


Article
Multiple Vehicles Detection Using A Hybrid Segmentation Technique
كشف المركبات المتعددة باستخدام تقنيات تقسيم هجينة

Author: Ahmed Freidoon Fadhil
Journal: Muthanna Journal of Engineering and Technology(MJET) مجلة المثنى للهندسة والتكنولوجيا ISSN: 25720317 25720325 Year: 2017 Volume: 5 Issue: 3 Pages: 25-35
Publisher: Al-Muthanna University جامعة المثنى

Loading...
Loading...
Abstract

The visual analysis of moving objects has been an important computer vision research area. As the number of vehicles is increasing on the roads, the need for accurate detection of vehicles is rising. A hybrid segmentation method that combines background subtraction, threshold segmentation, morphological operators, and watershed segmentation is proposed in this paper. The shadow has a vital effect on the performance of many fields like tracking, classification, detection, and shape analysis. The shadow presented in the data used in this paper was successfully removed using watershed and shape analysis. Since the connected vehicles touch each other in the boundary only, the watershed transform can correctly isolate these touching cars. The proposed system overcomes the over-segmentation drawbacks of the watershed transform by applying it to the gradient of the image rather than the image itself. Finally, shape analysis is used to remove large shadow parts which lead to the detection of the vehicles only. An accuracy detection rate of 97% was reported from the highway video which is astonishing result compared to existing methods. The proposed algorithm was coded using MATLAB R2014b programming language. The accuracy and simplicity of the proposed system make it applicable for real-time traffic surveillance Applications.

يعتبر التحليل البصري للأجسام المتحركة موضوعاً هاماً للبحث في مجال الكمبيوتر. فمع تزايد عدد المركبات في الطرق، تتزايد الحاجة إلى الكشف الدقيق عن هذه المركبات.هذا البحث يقترح طريقة تجزئة مختلطة تجمع بين عزل الخلفية، تجزئة بواسطة تحديد قيمة للتقسيم ، العمليات المورفولوجية، وتجزئة بطرية واترشيدز.يعتبر الظل ذو تأثير حيوي على أداء العديد من المجالات مثل التتبع، التصنيف، الكشف، وتحليل الاشكال. تم إزالة الظل المعروض في البيانات المستخدمة في هذه الورقة باستخدام طريقتي تجزئة واترشيدز وتحليل الاشكال. وبما أن السيارات المتصلة تلمس بعضها البعض في الحافات فقط، فإن طريقة تجزئة واترشيدز يمكن أن تعزل بشكل صحيح هذه السيارات المتقاربة. ان النظام المقترح تغلب على العوائق المعروفة في طريقة تجزئة واترشيدز وهي التجزئة المفرطة بتطبيقه على صورة التدرج بدلا من الصورة نفسها.في النهاية، تم استخدام تحليل الاشكال لإزالة أجزاء الظل الكبيرة وبذلك سوف يتم الكشف عن المركبات فقط. تم الحصول على معدل دقة كشف حوالي 97٪ من فيديو الطريق السريع المستخدم الذي هو نتيجة واعدة بالمقارنة مع الطرق السابقة. تم ترميز الخوارزمية المقترحة باستخدام اللغة البرمجية ماتلاب ان دقة وبساطة النظام المقترح جعلها قابلة للاستخدام في تطبيقات الواقعية لمراقبة حركة المرور.

Listing 1 - 7 of 7
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (7)


Language

English (6)


Year
From To Submit

2019 (1)

2018 (2)

2017 (3)

2014 (1)