Video tomosha qilish - Video tracking

Buni chalkashtirib yubormaslik kerak Kamerani kuzatish.

Video tomosha qilish ni topish jarayoni harakatlanuvchi kameradan foydalanib vaqt o'tishi bilan ob'ekt (yoki bir nechta narsalar). U turli xil foydalanishga ega, ulardan ba'zilari: inson va kompyuterning o'zaro ta'siri, xavfsizlik va kuzatuv, videoaloqa va siqilish, kengaytirilgan haqiqat, transportni boshqarish, tibbiy tasvirlar[1] va videoni tahrirlash.[2][3] Videoni tomosha qilish, videodagi ma'lumotlarning miqdori tufayli ko'p vaqt talab qiladigan jarayon bo'lishi mumkin. Murakkablikni yanada ko'proq qo'shish - bu foydalanish zarurati ob'ektni aniqlash ta'qib qilish texnikasi, o'z-o'zidan qiyin muammo.

Maqsad

Misol vizual xizmat ko'rsatish robotning qo'li yuqori tezlikda tasvirni qayta ishlash tizimi tomonidan qayta ishlanadigan vizual teskari aloqa yordamida ob'ektni kuzatish orqali to'pni ushlashi uchun.[4][5]

Videoni tomosha qilishning maqsadi - maqsadli ob'ektlarni ketma-ket videokadrlarda birlashtirish. Birlashma, ayniqsa, ob'ektlar nisbatan tez harakatlanayotganda qiyin bo'lishi mumkin kvadrat tezligi. Muammoning murakkabligini oshiradigan yana bir holat - kuzatilayotgan ob'ekt vaqt o'tishi bilan yo'nalishini o'zgartirganda. Bunday vaziyatlarda videoni kuzatib borish tizimlari odatda harakatlanuvchi modelni qo'llaydi, u ob'ektning turli xil harakatlari uchun nishon tasviri qanday o'zgarishini tavsiflaydi.

Oddiy harakat modellariga quyidagilar kiradi:

  • Yassi ob'ektlarni kuzatishda harakat modeli 2 o'lchovli transformatsiyadir (afinaning o'zgarishi yoki homografiya ) ob'ekt tasvirini (masalan, dastlabki ramka).
  • Maqsad qattiq 3D ob'ekt bo'lsa, harakat modeli uning 3D holatiga va yo'nalishiga qarab o'z tomonini belgilaydi.
  • Uchun videoni siqish, asosiy ramkalar ga bo'linadi makrobloklar. Harakat modeli - bu har bir makroblok harakat parametrlari tomonidan berilgan harakat vektori bilan tarjima qilingan kalit ramkaning buzilishi.
  • Deformatsiyalanadigan narsalarning tasvirini mesh bilan qoplash mumkin, ob'ektning harakati mesh tugunlarining pozitsiyasi bilan belgilanadi.

Algoritmlar

Algoritmni ketma-ket tahlil qilish orqali videoni kuzatishni amalga oshirish video ramkalar va ramkalar orasidagi nishonlar harakatini chiqaradi. Har xil algoritmlar mavjud, ularning har biri kuchli va zaif tomonlariga ega. Qaysi algoritmdan foydalanishni tanlashda maqsadli foydalanishni hisobga olish muhimdir. Vizual kuzatuv tizimining ikkita asosiy komponenti mavjud: maqsadni namoyish qilish va lokalizatsiya, shuningdek filtrlash va ma'lumotlar assotsiatsiyasi.

Maqsadni namoyish qilish va mahalliylashtirish asosan pastdan yuqoriga qarab jarayon. Ushbu usullar harakatlanuvchi ob'ektni aniqlash uchun turli xil vositalarni beradi. Maqsadli ob'ektni muvaffaqiyatli topish va kuzatish algoritmga bog'liq. Masalan, blob kuzatuvidan foydalanish inson harakatini aniqlash uchun foydalidir, chunki odamning profili dinamik ravishda o'zgarib turadi.[6] Odatda ushbu algoritmlarni hisoblash murakkabligi past bo'ladi. Quyidagilar keng tarqalgan maqsadli vakillik va lokalizatsiya algoritmlari:

  • Kernel asosida kuzatuv (o'rtacha siljish kuzatib borish[7]): a-ni maksimal darajaga ko'tarishga asoslangan takrorlanadigan lokalizatsiya protsedurasi o'xshashlik o'lchovi (Bxattachariya koeffitsienti ).
  • Konturni kuzatish: ob'ekt chegarasini aniqlash (masalan, faol konturlar yoki Kondensatsiya algoritmi ). Konturni kuzatib borish usullari oldingi freymdan boshlangan boshlang'ich konturni joriy kadrdagi yangi holatiga qadar takrorlanadi. Konturni kuzatishga ushbu yondashuv to'g'ridan-to'g'ri kontur energiyasini gradient tushish yordamida minimallashtirish orqali rivojlantiradi.

Filtrlash va ma'lumotlar assotsiatsiyasi asosan yuqoridan pastga tushadigan jarayon bo'lib, u voqea joyi yoki predmeti to'g'risida oldingi ma'lumotlarni kiritishni, ob'ekt dinamikasi bilan shug'ullanishni va turli xil farazlarni baholashni o'z ichiga oladi. Ushbu usullar to'siq orqasida harakatlanuvchi ob'ektlarni kuzatib borish kabi murakkab ob'ektlarning o'zaro ta'siri bilan birgalikda murakkab ob'ektlarni kuzatishga imkon beradi.[8] Bundan tashqari, agar video treker (televizor izdoshi yoki maqsadli treker deb ham nomlanadi) qattiq poydevorga (qirg'oqqa) o'rnatilmasa, balki harakatlanuvchi kemaga (off-qirg'oqqa) o'rnatilsa, bu murakkablik kuchayadi, bu erda odatda inertsional o'lchov tizimi ishlatiladi. -kamera tizimining kerakli dinamikasi va o'tkazuvchanligini kamaytirish uchun video trekerni barqarorlashtirish.[9]Ushbu algoritmlarni hisoblash murakkabligi odatda ancha yuqori. Quyida keng tarqalgan filtrlash algoritmlari keltirilgan:

  • Kalman filtri: Gauss shovqiniga duchor bo'lgan chiziqli funktsiyalar uchun maqbul rekursiv Bayes filtri. Bu vaqt o'tishi bilan kuzatilgan, shovqin (tasodifiy o'zgarishlar) va boshqa noaniqliklarni o'z ichiga olgan bir qator o'lchovlardan foydalanadigan va faqat bitta o'lchov asosida aniqroq bo'lishga moyil bo'lgan noma'lum o'zgaruvchilarning taxminlarini ishlab chiqaradigan algoritmdir.[10]
  • Zarrachalar filtri: chiziqli va Gauss bo'lmagan jarayonlarning asosiy davlat-kosmik taqsimotidan namuna olish uchun foydalidir.[11][12][13]

Shuningdek qarang

Adabiyotlar

  1. ^ Piter Mountney, Danail Stoyanov va Guang-Zhong Yang (2010). "Uch o'lchovli to'qimalarning deformatsiyasini tiklash va kuzatish: laparoskopik yoki endoskopik tasvirlarga asoslangan usullarni joriy etish." IEEE Signal Processing jurnali. 2010 yil iyul. Hajmi: 27 " (PDF). IEEE Signal Processing jurnali. 27 (4): 14–24. doi:10.1109 / MSP.2010.936728. hdl:10044/1/53740.
  2. ^ Lyudmila Mixaylova, Pol Brasnett, Nishan Kanagarajan va Devid Bull (2007). Video ketma-ketlikdagi zarrachalarni filtrlash usullari bo'yicha ob'ektlarni kuzatish; In: Multisensorli ma'lumotlar va ma'lumotlarning rivojlanishi va muammolari. NATOning Ilmiy seriyalar orqali xavfsizligi, 8. Niderlandiya: IOS Press. 260-268 betlar. CiteSeerX  10.1.1.60.8510. ISBN  978-1-58603-727-7.CS1 maint: bir nechta ism: mualliflar ro'yxati (havola)
  3. ^ Kato, X.; Billinghurst, M. (1999). "Videoga asoslangan kengaytirilgan reallik konferentsiya tizimi uchun markerlarni kuzatish va HMD kalibrlash" (PDF). Kengaytirilgan haqiqat bo'yicha IEEE va ACM xalqaro seminarining materiallari (IWAR'99). 85-94 betlar. doi:10.1109 / IWAR.1999.803809. ISBN  0-7695-0359-4.
  4. ^ "Tezkor tutish tizimi (2005 yildan buyon rivojlanayotgan fan va innovatsiyalarning milliy muzeyida namoyish etilgan)". Ishikava Vatanabe laboratoriyasi, Tokio universiteti. Olingan 12 fevral 2015.
  5. ^ "Asosiy tushuncha va texnik atamalar". Ishikava Vatanabe laboratoriyasi, Tokio universiteti. Olingan 12 fevral 2015.
  6. ^ S. Kang; J. Paik; A. Koschan; B. Abidi va M. A. Abidi (2003). "PTZ kameralar yordamida real vaqtda video kuzatuv". Proc. SPIE. Sun'iy ko'rish orqali sifat nazorati bo'yicha oltinchi xalqaro konferentsiya. 5132: 103–111. Bibcode:2003SPIE.5132..103K. CiteSeerX  10.1.1.101.4242. doi:10.1117/12.514945.
  7. ^ Komaniciu, D.; Ramesh, V .; Meer, P. "O'rtacha siljish yordamida qattiq bo'lmagan ob'ektlarni real vaqtda kuzatib borish, "Computer Vision and Pattern Recognition, Computer., 2000. Ish yuritish. IEEE konferentsiyasi, 2-jild, №., 142-bet, 149-jild, 2000 y.,
  8. ^ Blek, Jeyms, Tim Ellis va Pol Rozin (2003). "Video tomosha qilish samaradorligini baholashning yangi usuli". Qo'shma IEEE Int. Vizual kuzatuv va kuzatuv va kuzatuv samaradorligini baholash bo'yicha seminar: 125–132. CiteSeerX  10.1.1.10.3365.CS1 maint: bir nechta ism: mualliflar ro'yxati (havola)
  9. ^ Dengizga o'rnatish uchun Gyro Stabilized Target Tracker
  10. ^ M. Arulampalam; S. Maskell; N. Gordon va T. Klapp (2002). "Onlayn chiziqli bo'lmagan / Gauss bo'lmagan Bayesian kuzatuvi uchun zarracha filtrlari bo'yicha qo'llanma". Signalni qayta ishlash bo'yicha IEEE operatsiyalari. 50 (2): 174. Bibcode:2002ITSP ... 50..174A. CiteSeerX  10.1.1.117.1144. doi:10.1109/78.978374.
  11. ^ Emilio Maggio; Andrea Kavallaro (2010). Video kuzatuv: nazariya va amaliyot. 1. ISBN  9780132702348. Video Tracking vaqt o'tishi bilan taxmin qilish vazifasi uchun algoritm va dastur ishlab chiqishning asosiy jihatlarini kompleks davolashni ta'minlaydi.
  12. ^ Karthik Chandrasekaran (2010). VENUS uchun ob'ektlarni kuzatish bilan parametrli va parametrsiz fonni olib tashlash modeli. 1. ISBN  9780549524892. Fonni olib tashlash - biz harakatlanuvchi hududlarni tasvirlar ketma-ketligida segmentlash jarayonimiz.
  13. ^ J. Martines-del-Rincon, D. Makris, C. Orrite-Urunuela va J.-C. Nebel (2010). "Inson biomexanikasi tomonidan cheklangan kalman va zarracha filtrlaridan foydalangan holda odamning holati va pastki qismlarini kuzatish ". IEEE operatsiyalari tizimlari bo'yicha odam va kibernetika - B 'qism, 40 (4).

Tashqi havolalar