Robust video trackers against in-capture and post-capture distortions using video quality assessment based on natural scene statistics and deep learning
El trabajo investigativo realizado hasta el momento en Seguimiento de Objetos en Video (VOT) ha estudiado diversos factores de la imagen que afectan el rendimiento de VOT. Por ejemplo, factores como oclusión, aglomeración, confusión, la forma del objeto, velocidad variable, acercamiento, entre otros...
- Autores:
-
Gómez Nieto , Roger
- Tipo de recurso:
- Doctoral thesis
- Fecha de publicación:
- 2021
- Institución:
- Pontificia Universidad Javeriana Cali
- Repositorio:
- Vitela
- Idioma:
- eng
- OAI Identifier:
- oai:vitela.javerianacali.edu.co:11522/2047
- Acceso en línea:
- https://vitela.javerianacali.edu.co/handle/11522/2047
- Palabra clave:
- Evaluación de calidad de video
Seguimiento de objetos en video
Red neuronal convolucional
Predicción de rendimiento de seguidor de objetos
Distorsiones en el momento de la captura
Seguimiento de objetos en video robusto
Base de datos de videos auténticamente distorsionados
- Rights
- License
- https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/