False discovery rate approach to image change detection

Abstract : In this paper we address the problem of unsupervised change detection on image pairs. We develop a novel patch-based hypothesis testing approach that employs the false discovery rate technique for statistical hypothesis testing. The designed approach can be adopted to specific detection applications via selection of appropriate statistical features. Experiments with still camera imagery demonstrate high performance and flexibility of the proposed method.
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Communication dans un congrès
IEEE International Conf. on Image Processing (ICIP), Sep 2013, Melbourne, Australia. 2013
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Contributeur : Vladimir Krylov <>
Soumis le : samedi 21 septembre 2013 - 16:15:31
Dernière modification le : samedi 2 décembre 2017 - 09:42:16
Document(s) archivé(s) le : dimanche 22 décembre 2013 - 02:20:17

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Vladimir Krylov, Gabriele Moser, Sebastiano Serpico, Josiane Zerubia. False discovery rate approach to image change detection. IEEE International Conf. on Image Processing (ICIP), Sep 2013, Melbourne, Australia. 2013. 〈hal-00841236〉

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