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Models, Algorithms and Architectures for Video Analysis in Real-time

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20 CHAPTER 1. INTRODUCTION lack of availability of such resources at our lab; the second is the availabil- ity nowadays of cheap and powerful general-purpose systems able to reach almost the same performance of specialized systems. For this reason, we focused on models able to improve the performance on general-purpose sys- tems. It is well known that in such systems the bottleneck is represented by the memory hierarchy that delays the CPU execution. In particular, in the computer architecture community many efforts have been done to study, model and improve the performance of the cache memories. For this reason, this work will present a comprehensive study of the locality, the obtainable performance and the possible improvements of a cache for image processing and multimedia applications, with particular focus on the video processing applications. In the general-purpose context, besides the performance analysis and im- provement, novel algorithms and approaches for the motion detection have been studied. The goal is to develop new techniques for moving object seg- mentation and for object and feature tracking that can result in a further im- provement both of the ef ciency and the ef cacy. For this goal a complete system, called Sakbot (Statistical And Knowledge-Based Object Tracker), has been developed and deeply tested in many different contexts and applica- tions, from the traf c analysis to the video-surveillance. 1.3 Video Analysis Requirements Video analysis applications in real-time are necessarily performed on-line, that is with the images directly (live) feeding from a camera. In this context we can have, basically, the two situations reported in Fig. 1.1. The setup sketched in Fig. 1.1(a) is the case in which the camera is directly connected to the computer by means of a frame grabber or another acquisition device. In this case the real-time constraints are due to the video standard used and to the speed of the acquisition device. In the second case (Fig. 1.1(b)) the data acquired by the camera are processed by a video server that has the scope of, if necessary, compressing/decompressing the video data, performing some pre- processing task and assuring a user-friendly interface for the application. The video server will then send to client computers through a web architecture the video data to be visualized or furtherly processed. With these premises, in the second situation the performance is degraded also by the web s bandwidth. We can summarize the factors that drive the requirements for video anal- ysis applications into four classes: 1) data type: whether we have color images or not, at which resolution and at which frame rate are relevant information on the application we are
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Models, Algorithms and Architectures for Video Analysis in Real-time

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Informazioni tesi

  Autore: Andrea Prati
  Tipo: Tesi di Dottorato
Dottorato in Dottorato in Ingegneria dell'Informazione
Anno: 2002
Docente/Relatore: Rita Cucchiara
Istituito da: Università degli Studi di Modena e Reggio Emilia
Dipartimento: Dipartimento di Scienze dell'Ingegneria
  Lingua: Inglese
  Num. pagine: 179

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Parole chiave

computer vision
image processing
video surveillance
motion analysis
architectures dedicated
compressed video transmission

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