Standaard Boekhandel gebruikt cookies en gelijkaardige technologieën om de website goed te laten werken en je een betere surfervaring te bezorgen.
Hieronder kan je kiezen welke cookies je wilt inschakelen:
Technische en functionele cookies
Deze cookies zijn essentieel om de website goed te laten functioneren, en laten je toe om bijvoorbeeld in te loggen. Je kan deze cookies niet uitschakelen.
Analytische cookies
Deze cookies verzamelen anonieme informatie over het gebruik van onze website. Op die manier kunnen we de website beter afstemmen op de behoeften van de gebruikers.
Marketingcookies
Deze cookies delen je gedrag op onze website met externe partijen, zodat je op externe platformen relevantere advertenties van Standaard Boekhandel te zien krijgt.
Je kan maximaal 250 producten tegelijk aan je winkelmandje toevoegen. Verwijdere enkele producten uit je winkelmandje, of splits je bestelling op in meerdere bestellingen.
Moving object detection in video processing plays a very important role in many vision applications. The vision systems that include image processing methods are widely implemented in many areas as traffic control, video surveillance of unattended environments, etc. Most of the existing algorithms for moving object detection assume that the illumination in a scene remains constant. Unfortunately, this assumption is not valid, especially in outdoor environment. The efficiency of some of existing techniques diminishes significantly if the illumination varies. The problems associated with the background-based moving object detection techniques are mainly due to the variations of ambient lighting. Two effective moving object detection algorithms, based on the shading model method, are described. They showed to be robust under the conditions of extreme illumination variations unlike the other existing methods. The new methods are shown to be invariant to significant illumination changes and superior to other techniques when the illumination is allowed to vary.