Object detection in images with low light condition

2017

Полный текст Открытый доступ: Green Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.1117/12.2281001
Достоверность данных 85 высокая
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

Images acquired by computer vision systems under low light conditions are characterized by the existence of noises. As a rule, it results in decreasing object detection rate. To increase the object detection rate, the proper image preprocessing algorithm is needed. The paper presents the image denoising method based on bilateral filtering and wavelet thresholding. The boosting method for object detection that uses the modified Haar-like features which include Haar-like features and symmetrical local binary patterns are proposed. The proposed algorithm allows increasing object detection rate in comparison with Viola-Jones method for a case of face detection task. The algorithm was tested on the two image sets, Yale B and the proprietary – VNTU-458.