We propose a joint optical flow and principal component analysis (PCA) method for motion detection. PCA is used to analyze optical flows so that major optical flows corresponding to moving objects in a local window can be better extracted. This joint approach can efficiently detect moving objects and more successfully suppress small turbulence. It is particularly useful for motion detection from outdoor videos with low quality. It can also effectively delineate moving objects in both static and dynamic background. Experimental results demonstrate that this approach outperforms other existing methods by extracting the moving objects more completely with lower false alarms.
Wir fordern deshalb die Einhaltung folgender Grundprinzipien:
die Funktion von Informationssystemen stärker zu dezentralisieren;
informationelle Selbstbestimmung und Partizipation zu unterstützen;
Transparenz für eine erhöhte Vertrauenswürdigkeit zu verbessern;
Informationsverzerrungen und -verschmutzung zu reduzieren;
von den Nutzern gesteuerte Informationsfilter zu ermöglichen;
gesellschaftliche und ökonomische Vielfalt zu fördern;
die Fähigkeit technischer Systeme zur Zusammenarbeit zu verbessern;
digitale Assistenten und Koordinationswerkzeuge zu erstellen;
kollektive Intelligenz zu unterstützen; und
die Mündigkeit der Bürger in der digitalen Welt zu fördern – eine "digitale Aufklärung".
Using RhNav - Rhizome Navigation I wrote a data aggregator for Technorati's API. The first result is a video which visualizes blog domains by analysing Technorati's Cosmos (the blogs which link to a particular URL). The video is a screencast of RhNav fetc
S. Banu, D. Uma, M. Ashfaque, Q. N.Naveed, and Q. Ahmed. International Journal on Recent and Innovation Trends in Computing and Communication, 3 (3):
1226--1231(March 2015)