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CAP.  -  TITOLO.PAGINA

1 INTRODUZIONE.3
1.1 Computer Vision e Pattern Recognition.3
1.2 Utilità e applicazioni della Computer Vision.5
1.3 Affidabilità.5
1.4 Applicazioni a traffico e videosorveglianza.6
1.5 Percorso della ricerca presentata in questa tesi.8

2 ANALISI DEL CONTESTO TRAFFICO.9
2.1 Descrizione dell'analisi.9
2.2 Approcci possibili.9
2.3 Sistemi "tripwire".12
2.4 Sistemi "tracking".15
2.5 Conclusioni.17

3 L'algoritmo "VIL".19
3.1 Introduzione.19
3.2 Loop emulation e VIL.20
3.3 Parametro di confronto della spira virtuale.21
3.4 Metodi di confronto finestra-sfondo.23
3.5 Il "VIL Analiser".25
3.6 Risultati sperimentali.27
3.7 Conclusioni.30

4 Studio del moto basato su Block Matching.33
4.1 Introduzione.33
4.2 L'algoritmo di Block Matching.34
4.3 Filtraggio mediano vettoriale.37
4.4 Lo stadio di raggruppamento dei blocchi.39
4.5 Adattatività del filtro mediano.41
4.6 Tracking.43
4.7 Conclusioni.46

5 VIDEOSORVEGLIANZA.49
5.1 Introduzione.49
5.2 Struttura modulare di un sistema per videosorveglianza (VSS).51
5.3 Fattori critici per un VSS.52
5.4 Classificazione degli algoritmi.54
5.5 Algoritmi con differenze tra frame (derivativi).55
5.5.1 "Single difference".56
5.5.2 "Double difference".58
5.6 Algoritmi con riferimento "background".61
5.6.1 Algoritmi di detection statistici.62
5.6.2 Algoritmi di detection con immagine di riferimento.71
5.7 Moduli di aggiornamento del background.75
5.7.1 Aggiornamento del background "a un peso".77
5.7.2 Aggiornamento background "a 2 pesi".78
5.8 Conclusioni.79

6 CONFRONTO TRA ALGORITMI DI "PIXEL LEVEL PROCESSING" PER VSS.81
6.1 Introduzione.81
6.2 Confronto finale.84
6.2.1 Definizione dei parametri di valutazione.84
6.2.2 Analisi della sequenza di test.87
6.2.3 Misure sperimentali.89
6.3 Conclusioni.100

7 CONCLUSIONI.103

8 BIBLIOGRAFIA.105
 

Updated 18th Oct, 2001.