Urmărire video

De la Wikipedia, enciclopedia liberă.
Salt la navigare Salt la căutare

Urmărirea video este o tehnică care utilizează o cameră pentru a recunoaște unul sau mai multe obiecte care se mișcă în timp . Un algoritm analizează cadrele video și afișează poziția obiectelor țintă.

Principala dificultate în urmărirea video constă în captarea poziției exacte a țintelor în cadre consecutive, în special atunci când obiectele se mișcă mai repede decât rata cadrelor . Sistemele de urmărire video utilizează de obicei un model de mișcare care descrie modul în care imaginea țintă s-ar putea schimba în funcție de mișcările posibile ale obiectului care urmează să fie observate sistematic.

Exemple simple de modele de mișcare sunt:

  • Pentru a urmări obiectele plane, adică obiectele bidimensionale, modelul de mișcare este o transformare 2D, o omografie sau o transformare afină a unei imagini a obiectului, de exemplu, cadrul inițial.
  • Când ținta este un obiect 3D rigid, modelul de mișcare descrie aspectul său ca o funcție a poziției și orientării sale în spațiul tridimensional.
  • Imaginea care conține obiecte deformabile poate fi acoperită de o rețea, iar mișcarea obiectului este definită de poziția nodurilor rețelei.

Scopul algoritmului de urmărire este de a analiza cadrele video pentru a estima parametrii de mișcare. Acești parametri definesc poziția țintei.

Algoritmi comuni

Într-un sistem de monitorizare vizuală, există doi factori principali: identificarea și reprezentarea țintelor, filtrarea și asocierea datelor.

Localizarea și reprezentarea țintelor este în general un proces de jos în sus [1] . În general, complexitatea de calcul a acestor algoritmi este scăzută. Unii algoritmi tipici sunt: recunoașterea regiunii , urmărirea bazată pe nucleu [2] (urmărirea cu deplasare medie), urmărirea conturului [3] și potrivirea vizuală.

Filtrarea și asocierea datelor este în schimb unproces de sus în jos , care presupune inserarea informațiilor preliminare pe scenă sau pe obiect, care se ocupă cu dinamica obiectului și evaluarea diferitelor ipoteze. Complexitatea de calcul a acestor algoritmi este în general mult mai mare. Iată doi algoritmi de filtrare obișnuiți: filtrul Kalman, filtrul de particule. [4]

Notă

  1. ^ Def. Treccani: „ Strategie de jos în sus care reglementează managementul cunoștințelor și rezolvarea problemelor, aplicată în special dezvoltării de software de calculator, dar extinsă și la alte teorii științifice și umaniste. În general, b.-u. („ De jos în sus ") este un proces de sinteză, de la elemente de bază la un sistem complex. Acest lucru este contrastat de abordarea de sus în jos (➔ de sus în jos), care, invers, descompune în mod repetat un model general până la componentele sale elementare. În teoria managementului, publică sau privată, strategiile b.-u. și top-down se referă la modul de luare a deciziilor și determinarea responsabilităților, atribuind un rol mai mare în partea de jos sau, respectiv, de sus, a ierarhiei organizaționale . "
  2. ^ Biblioteca digitală ACM, urmărirea obiectelor bazate pe kernel , pe dl.acm.org , 2003.
  3. ^ Programmazione.it, Utilizarea conturului pentru urmărirea țintelor în OpenCV , pe programazione.it , Rocco Galati, 27/09/2010.
  4. ^ M. Arulampalam, S. Maskell, N. Gordon și T. Clapp, "Un tutorial privind filtrele de particule pentru urmărirea online neliniară / non-gaussiană bayesiană", IEEE Trans. privind procesarea semnalului, vol. 50, nr. 2, februarie 2002.
Cinema Cinema Portal : accesați intrările Wikipedia care se ocupă de cinema