|
ИСТИНА |
Войти в систему Регистрация |
ИСТИНА ИНХС РАН |
||
Трекинг объектов на видео при помощи фильтра частицдипломная работа (Специалист)
- Научный руководитель: Дьяконов А.Г.
- Автор: Нижибицкий Евгений Алексеевич
- Тип: Специалист
- Организация, в которой проходила защита: МГУ имени М.В. Ломоносова
- Год защиты: 2014
- Аннотация: Задача трекинга объектов на видео является неотъемлемой частью многих прикладных областей, таких как построение систем видеонаблюдения, отслеживания дорожного трафика (в частности, наблюдения за определенными транспортными средствами в потоке), создание интерфейсов человек-компьютер, программ для передачи и сжатия видео и других. При сопровождении объектов на видео необходимо обрабатывать большое количество потоковых данных, что затратно с вычислительной точки зрения, а значит и с точки зрения затрачиваемого на обработку времени. Особенно это справедливо, если распределение положений отслеживаемого объекта не нормально, мультимодально или вообще произвольной природы. За последние годы было предложено множество успешных подходов по решению данной задачи. Тем не менее, многие из них накладывают определенные ограничения на обрабатываемые данные, как то статичный фон и фиксированный ракурс, знание о типе наблюдаемого объекта или даже наличие множества камер. Большая часть предлагаемых подходов уделяют мало внимания возможности проводить анализ в реальном времени, хотя и некоторые из них наоборот ориентированы на строгие ограничения по ресурсам примером последнего являются приложения в робототехнике. Целью данной работы является исследование случая отслеживания на видео объектов произвольной природы в отсутствии дополнительных предположений, таких как наличие стационарного фона при неподвижности камеры и других выше упомянутых случаев. Для проверки соответствия этим требованиям будет проведено тестирование на специализированном наборе данных, покрывающем многие сложные случаи работы с объектами, изменяющими свои размеры, форму, цвет, перекрывающимися другими объектами и пр. В качестве удовлетворительной производительности будет рассматриваться такая, которая позволяет проводить анализ в реальном времени на современном ноутбуке. Если при трекинге объекта во время каждого фиксированного кадра рассматривать его возможные положения как распределение вероятностей по всем возможным точкам позиционирования и по всем возможным размерам описывающих его окон с центрами в соответствующих точках (при отслеживании объекта нашей целью является как можно точнее выделить объект прямоугольной рамкой), то нашей основной задачей во время каждого кадра является аппроксимация этого распределения, на основе которого уже можно будет вычислять искомую описывающую рамку. Одними из наиболее подходящих для задачи моделирования изменяющихся во времени произвольных распределений являются последовательные методы Монте-Карло, или фильтры частиц, которые оценивают плотности при помощи конечных наборов частиц, или сэмплов, реализующих распределение.
- Добавил в систему: Дьяконов Александр Геннадьевич
Прикрепленные файлы
| № | Имя | Описание | Имя файла | Размер | Добавлен |
|---|---|---|---|---|---|
| 1. | Полный текст | 2014_517_NizhibitskyEA.pdf | 1,8 МБ | 9 ноября 2014 [Dyakonov] |