Разработка устойчивого трекера в методологии TLD для отслеживания нескольких объектов

1 Введение 3
2 Теоретические основы 4
2.1 Виды алгоритмов трекинга 4
2.2 Tracking-Learning-Detection 5
2.2.1 Общая схема TLD 5
2.2.2 Детектор 5
2.2.3 Трекер 8
2.2.4 Интегратор 8
2.2.5 Блок обучения 8
2.3 Вычисление оптического потока 10
2.3.1 Алгоритм Лукаса-Канаде 10
Одномерный случай 11
Двумерный случай 12
2.4 Forward-Backward Error 13
2.4.1 Поиск шаблона на изображении 14
2.4.2 Сравнение других методов вычисления оптического
потока 15
3 Реализация Трекера 16
3.1 Выделение точек 16
3.2 Вычисление оптического потока методом Лукаса-Канаде .... 16
3.3 Фильтрация точек 17
3.3.1 Корреляция цифровых изображений 17
3.3.2 Forward-Backward Error 18
3.4 Обновление Bounding Box 18
3.5 Multi-Object tracking 19
4 Разработанная программа 21
5 Заключение
Купить

В настоящее время компьютеры все больше совершенствуются, чтобы заменять человека при выполнении определенных работ. Для продолжения прогресса остро встает вопрос о взаимодействии компьютера с внешним миром. Для этого компьютер должен собирать данные о своем окружении, об объектах, их форме и перемещении в пространстве. Человек делает это с помощью органов чувств. Все они позволяют получать информацию о внешнем мире, но основным источником для человека является зрение (более 70% всей получаемой информации). Для компьютера аналогом человеческого глаза является видеокамера. Именно этот способ получения информации рассматривается наукой о Компьютерном зрении.
Одной из задач компьютерного зрения является отслеживание объектов. Оно позволяет получить огромный прирост информации об объекте и его поведении. Также отслеживание объектов (англ. tracking) применяется для создания интерфейса взаимодействия между человеком и компьютером, в частности в приложении с дополненной реальностью, для контроля движения автомобилей и многое другое.
Существует множество реализаций трекеров, однако многие из них имеют узкую специализацию, например, некоторые могут следить только за определенными типами объектов (людьми, мячами и т.п.). Однако мы зачастую должны отслеживать неизвестные до этого момента объекты. Методология TLD (Tracking-Learn-Detection) описывает модель трекера, способного отслеживать объекты не имея начальных данных о нем. Эта методология была взята за основу данной работы.
К сожалению, несмотря на множество реализаций, все трекеры очень чувствительны к резким движениям объекта, изменению освещения. Каждая работа на эту тему решает только часть этих проблем, поэтому развитие возможностей трекеров все еще актуально.
Таким образом, данная дипломная работа посвящена разработке устойчивого трекера в методологии TLD для отслеживания нескольких объектов. Работа велась совместно со студентом первого курса магистратуры кафедры САИТ Гатауллиным Равилем.

Купить