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The major sources of error in detecting breaks and transitions are object motion, lighting changes and a few inherent limitations of the segmentation processing, the effects of which need to be reduced to improve the performance of the algorithms further. If lighting changes only result in changes of pixel intensity, the problem of false detection can be avoided by using a colour histogram comparison algorithm suggested by Arman et al. (1993). This algorithm uses the two-dimensional hue and saturation (HS) histogram based on the hue, saturation and intensity (HSI) colour space. Only the hue and saturation information are used because past studies have shown that the hue of an object surface remains the same under different lighting intensities. However, since illumination changes may involve more than intensity change, the robustness of this algorithm may be limited. 31.1 Introduction, Problem Statement, and Context. The focus of our work is to provide efficient high-resolution stereo algorithms for real-time applications in which only foreground moving objects are of interest, such as motion capture, object tracking, and recognition and identification in a surveillance scenario, shown in Figure 31.1 . These applications usually have some special performance requirements to their stereo engines: first, being able to estimate depth in real-time speed is essential for the whole system to be able to work in real-time; second, high resolution is very important for applications that have large working volumes, and very crowded scenes, where attention to detail information is necessary; third, fine scanning range (maximum disparity) is necessary for applications that have to deal with big depth of view; after all, stereo is usually only one part of a real-time computer vision processing pipeline. In order to make the overall pipeline real time, the stereo system must work faster than real time and save a significant amount of processing time (CPU time and GPU time) for other higher-level processing tasks. In the following sections, we will explain in detail how this daunting task can be fulfilled with commodity computer graphic hardware. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/B9780123849885000310. In this chapter, we illustrated the concept of real-time search, described which kinds of search tasks it is suitable for, and discussed the design and the properties of some real-time search methods.
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