Отслеживание объекта на видео с использованием алгоритма сегментации изображений на суперпиксели
Одной из важнейших задач компьютерного зрения, в частности – анализа видеоизображений, - является видео трекинг. Данная задача является неотъемлемой частью такой прикладной области, как создание систем наблюдения. И если человек способен безошибочно выполнять слежение за объектом на видео, который, например, кратковременно исчезает из поля зрения камеры или начинает менять свою топологию, – то для компьютерного зрения эта задача является непростой.
Целью данной работы является разработка алгоритма, выполняющего слежение за заданным объектом в видеопотоке на основе пересегментированных изображений отдельных кадров (карт суперпикселей).
Пусть имеется последовательность кадров (
, где
- пространство цвета) и объект слежения задан маской
, где
. Также задана пара
- результат сегментации, где
(размерность совпадает с размерностью кадра, элементы описывают принадлежность элемента изображения к классу). Необходимо получить последовательность масок
(
), содержащих объект в выбранный момент времени.
Задачу можно переформулировать, используя теорию графов. Пусть объект задан взвешенным неориентированным графом , вершинами которого являются центры суперпикселей, принадлежащих объекту; ребра соединяют соседние вершины; веса ребер характеризуют “схожесть” двух вершин по некоторым признакам. В следующем кадре - в ограничивающей области, которая предположительно содержит переместившийся объект (размер области определяется из модели движения) – строится аналогичный граф
. Соединив ребрами каждую вершину
со всеми вершинами
, получим граф
. В данной задаче требуется определить, в какие вершины из
перешли вершины подграфа
. Решение будет заключаться в удалении ребер из графа
таким образом, чтобы в результате каждая вершина из подграфа
была соединена ровно с одной вершиной из
: это означает, что если вершина из
имеет ребро с вершиной из
- она принадлежит графу объекта на новом кадре.
Научный руководитель: к.т.н., доцент Полевой Д.В.