Webcam classification using simple features
Conference proceedings article
ผู้เขียน/บรรณาธิการ
กลุ่มสาขาการวิจัยเชิงกลยุทธ์
ไม่พบข้อมูลที่เกี่ยวข้อง
รายละเอียดสำหรับงานพิมพ์
รายชื่อผู้แต่ง: Pramoun T., Choe J., Li H., Chen Q., Amornraksa T., Lu Y.-H., Delp E.J.
ผู้เผยแพร่: Society of Photo-optical Instrumentation Engineers
ปีที่เผยแพร่ (ค.ศ.): 2015
Volume number: 9401
ISBN: 9781628414912
นอก: 0277-786X
eISSN: 1996-756X
ภาษา: English-Great Britain (EN-GB)
ดูในเว็บของวิทยาศาสตร์ | ดูบนเว็บไซต์ของสำนักพิมพ์ | บทความในเว็บของวิทยาศาสตร์
บทคัดย่อ
Thousands of sensors are connected to the Internet and many of these sensors are cameras. The "Internet of Things" will contain many "things" that are image sensors. This vast network of distributed cameras (i.e. web cams) will continue to exponentially grow. In this paper we examine simple methods to classify an image from a web cam as "indoor/outdoor" and having "people/no people" based on simple features. We use four types of image features to classify an image as indoor/outdoor: color, edge, line, and text. To classify an image as having people/no people we use HOG and texture features. The features are weighted based on their significance and combined. A support vector machine is used for classification. Our system with feature weighting and feature combination yields 95.5% accuracy. ฉ 2015 SPIE-IS & T.
คำสำคัญ
dominant color descriptor, gradient magnitude, nearest neighbor, number of edge
ติดต่อสอบถามเพิ่มเติมได้ที่