TU Berlin

Fachgebiet NachrichtenübertragungRuben Heras

Inhalt des Dokuments

zur Navigation

Dr.-Ing. Rubén Heras Evangelio

Wissenschaftlicher Mitarbeiter

Technische Universität Berlin
Institut Telekommunikationssysteme
Fachgebiet Nachrichtenübertragung
Sekr. E-N 1
Einsteinufer 17
10587 Berlin

Raum: E-N 340

E-Mail:

Sprechstunde: nach Vereinbarung

Forschung

  • Gaussian Mixture Models for the Task of Background Subtraction

SGMM-SOD library
[download SGMM-SOD]
Gaussian mixture models have been extensively used and enhanced in the surveillance domain because of their ability to adaptively describe multi-modal distributions in real-time with low memory requirements. Nevertheless, they still often suffer from the problem of converging to poor solutions if the main mode stretches and thus over-dominates weaker distributions. Based on the results of the Split and Merge EM algorithm, we propose a solution to this problem. Therefore, we define an appropriate splitting operation and the corresponding criterion for the selection of candidate modes, for the case of background subtraction. We further enhance the performance of the proposed model by incorporating information from a static objects detector algorithm.

Nach oben

Veröffentlichungen

2014

2013

2012

2011

2010

Nach oben

Projekte

QuaVideo

Lupe

QuaVideo - Qualitätsverbesserung von Video mittels Langzeittrajektorienfilterung
Förderung durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung

VideoSense

Lupe

Virtual Center of Excellence for Ethically-guided and Privacy-respecting Video Analysis in Security.

MOSAIC

Lupe

MOSAIC - Multi-Modal Situation Assessment and Analytics Platform
Förderung durch EC-FP7

SinoVE

Lupe

SinoVE Management: Sicherheit in offenen Verkehrssystemen / Eisenbahn
Förderung durch BMBF

MO-SENSNETS

Multiple-Description-Codierung von Sprachsignalen

Navigation

Direktzugang

Schnellnavigation zur Seite über Nummerneingabe