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ensemble based learning with Accurate Motion Contrast Detection

Intelligent Automation & Soft Computing 2023年第2期35卷 1657-1674页

作者： M.Indirani S.Shankar Hindusthan College of Engineering and Technology Coimbatore641032India

Recent developments in computer vision applications have enabled detection of signiﬁcant visual objects in video *** quoted in literature have detected objects from video streams using Spatiotemporal Particle Swarm Optimization(SPSOM)and Incremental Deep Convolution Neural Networks(IDCNN)for detecting multiple ***,the study considered opticalﬂows resulting in assessing motion *** methods have issue with accuracy and error rates in motion contrast ***,the overall object detection performance is reduced signiﬁ***,consideration of object motions in videos efﬁciently is a critical issue to be *** overcome the above mentioned problems,this research work proposes a method involving ensemble approaches to and detect objects efﬁciently from video *** work uses a system modeled on swarm optimization and ensemble learning called Spatiotemporal Glowworm Swarm Optimization Model(SGSOM)for detecting multiple signiﬁcant objects.A steady quality in motion contrasts is maintained in this work by using Chebyshev distance *** proposed system achieves global optimization in its multiple object detection by exploiting spatial/temporal cues and local *** experimental results show that the proposed system scores 4.8%in Mean Absolute Error(MAE)while achieving 86%in accuracy,81.5%in precision,85%in recall and 81.6%in F-measure and thus proving its utility in detecting multiple objects.

关键词： Multiple signiﬁcant objects ensemble based learning modiﬁed pooling layer based convolutional neural network spatiotemporal glowworm swarm optimization model

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