Регистрация / Вход
Прислать материал

Трекинг границы заданного объекта в видеопотоке

ФИО
Тропин Даниил Вычеславович
Электронная почта
2c681ddaniil_tropin@mail.ru
Номинация
Информационные технологии
Институт
Институт информационных технологий и автоматизированных систем управления (ИТАСУ)
Кафедра
Инженерной кибернетики
ФИО научного руководителя
доцент, к.т.н. Полевой Дмитрий Валерьевич
Академическая группа
ММ-13-1
Наименование тезиса
Трекинг границы заданного объекта в видеопотоке
Тезис

Проблема машинного зрения уже давно заняла главенствующую роль на переднем фронте науки. Ведется множество разработок, позволяющих в режиме реального времени по фотографии или видеоряду детектировать интересующий нас объект. Для того, чтобы тестировать подобные алгоритмы необходимо запастись правильно размеченными данными. Несмотря на то, что практически любой человек способен размечать кадры, вопрос разметки упирается в большую трудоемкость и дороговизну данной работы. Поэтому появилась потребность в автоматизированном оффлайновом алгоритме, способном с высокой точностью распознать и разметить ранее заснятый материал.

Стоит отметить, что задача трекинга объекта, как и любая другая, напрямую зависит от постановки. Во-первых, существует большое количество онлайновых решений, от которых, в первую очередь, требуется быстрая реакция на входные данные. Во-вторых, решения классифицируются по «подвижности» камеры: либо камера считается неподвижной, тогда фон можно считать постоянным, либо камера закреплена на движущийся объект. В-третьих, можно искать объект целиком, либо искать его границу.

Исследование, которым я занимаюсь, направлено на трекинг объекта в видеоряде, снятого с подвижной камеры: по известной границе объекта на одном из кадров требуется распознать и сопроводить ее на последующих кадрах. От алгоритма требуется высокая надежность, поскольку предполагается использование результата его работы в качестве разметки для онлайновых алгоритмов.

Модель решения, предлагаемого мной, основывается на градиентных детекторах ключевых точек, способных распознать границу объекта. По полученным данным, строится набор кривых Безье, скругляющих неровности и четко задающих весь контур объекта слежения. Для повышения надежности предполагается использование как прямого, так и обратного прохода по видеоряду.

Замечу, что в поставленной передо мной задаче процессорное время, используемое алгоритмом, строго не лимитируется. Поэтому ожидается максимально высокая точность работы программы.

Работа выполнена под руководством доцента, к.т.н. Полевого Д.В.