The designed blob fusion algorithm

The designed blob fusion algorithm has the objective of correcting
possible deficiencies in foreground objects detection produced
by segmentation errors, as incomplete or fragmented person figures
in the segmented images. In some situations, the video frames
have excessive noise or data loss due to the video transmission
from the shopping malls to the control center (see Section 4 and
Fig. 6 to understand these problems derived from the data communication
model and the usage of IP cameras). These difficulties
cause poor segmentation results in some cases, as is presented in
Fig. 3, where a frame with data loss and strong pixelation gives
several foreground blobs where there is only one person, which
is corrected with our blob fusion method. This approach is also
supported by Brutzer et al. (2011), which opens a discussion about
the usage of post-processing techniques for correcting background
subtraction errors.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

อัลกอริทึมการฟิวชั่นหยดออกแบบมีวัตถุประสงค์ของการแก้ไขข้อบกพร่องที่เป็นไปได้ในการตรวจจับวัตถุเบื้องหน้าผลิตโดยแบ่งข้อผิดพลาด เป็นบุคคลที่ไม่สมบูรณ์ หรือมีการกระจายตัวเลขในการแบ่งภาพ ในบางสถานการณ์ ภาพวิดีโอมีมากเกินไปเสียงหรือข้อมูลสูญหายเนื่องจากการส่งวิดีโอจากห้างสรรพสินค้าศูนย์ควบคุม (ดูส่วนที่ 4 และรูป 6 เข้าใจปัญหาเหล่านี้ได้มาจากการสื่อสารข้อมูลรูปแบบและการใช้งานของกล้อง IP) ปัญหาเหล่านี้ทำให้ผลลัพธ์ที่แบ่งกลุ่มไม่ดีในบางกรณี ตามที่แสดงในรูป 3 ที่เฟรมข้อมูลสูญหายและแข็งแรง pixelation ให้blobs สีหลายหน้ามีคนเดียวเท่านั้น ซึ่งจะแก้ไข ด้วยวิธีการฟิวชั่นของเราหยด วิธีการนี้ยังเป็นสนับสนุนโดย Brutzer et al. (2011), ซึ่งเปิดการสนทนาเกี่ยวกับการใช้งานหลังประมวลผลเทคนิคการแก้ไขพื้นหลังข้อผิดพลาดในการลบ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

อัลกอริทึมหยดฟิวชั่นที่ออกแบบมาโดยมีวัตถุประสงค์ของการแก้ไข
ข้อบกพร่องที่เป็นไปได้ในการตรวจสอบวัตถุเบื้องหน้าผลิต
จากข้อผิดพลาดการแบ่งส่วนเช่นการแยกส่วนที่ไม่สมบูรณ์หรือตัวเลขคน
ในภาพที่แบ่งกลุ่ม ในบางสถานการณ์เฟรมวิดีโอ
มีสัญญาณรบกวนมากเกินไปหรือการสูญหายของข้อมูลเนื่องจากการส่งวิดีโอ
จากห้างสรรพสินค้าไปยังศูนย์ควบคุม (ดูที่มาตรา 4 และ
รูปที่. 6 ที่จะเข้าใจปัญหาเหล่านี้ได้มาจากการสื่อสารข้อมูล
รูปแบบและการใช้งานของกล้องไอพี ) ปัญหาเหล่านี้
ก่อให้เกิดผลการแบ่งส่วนที่ไม่ดีในบางกรณีเช่นจะนำเสนอใน
รูป 3 ที่กรอบกับการสูญเสียข้อมูลและ pixelation แข็งแกร่งให้
blobs เบื้องหน้าหลายที่มีเพียงคนเดียวที่
ได้รับการแก้ไขด้วยวิธีการหยดฟิวชั่นของเรา วิธีการนี้ยัง
ได้รับการสนับสนุนโดย Brutzer et al, (2011) ซึ่งจะเปิดการอภิปรายเกี่ยวกับ
การใช้งานของเทคนิคการโพสต์การประมวลผลสำหรับการแก้ไขพื้นหลัง
ข้อผิดพลาดลบ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การออกแบบขั้นตอนวิธีการหลอมหยดมีวัตถุประสงค์เพื่อแก้ไขได้รับการตรวจสอบข้อบกพร่องในเบื้องหน้าสิ่งของผลิตโดยแบ่งข้อผิดพลาดที่ไม่สมบูรณ์ หรือแยกส่วนตัวเลขคนในรูปกลุ่ม . ในบางสถานการณ์ วิดีโอเฟรมมีสัญญาณรบกวนมากเกินไปหรือข้อมูลสูญหายเนื่องจากการส่งวิดีโอจากห้างสรรพสินค้าไปยังศูนย์ควบคุม ( ดูมาตรา 4 และภาพที่ 6 ที่จะเข้าใจปัญหาเหล่านี้มาจากการสื่อสารข้อมูลรูปแบบและการใช้งานของกล้อง IP ) ปัญหาเหล่านี้ก่อให้เกิดผลที่ไม่ดีในบางรายการที่นำเสนอรูปที่ 3 ที่เป็นกรอบกับการสูญเสียข้อมูลและ pixelation แข็งแรงให้blobs หลายที่เบื้องหน้ามีเพียงคนๆ เดียว ซึ่งคือการแก้ไขด้วยวิธีหยดฟิวชั่น . วิธีการนี้จะยังสนับสนุนโดย brutzer et al . ( 2011 ) ซึ่งจะเปิดการอภิปรายเกี่ยวกับการใช้เทคนิคการประมวลผลเพื่อแก้ไขพื้นหลังลบข้อผิดพลาด