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...

Full description

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/