Pobieranie prezentacji. Proszę czekać

Pobieranie prezentacji. Proszę czekać

Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006 Śledzenie.

Podobne prezentacje


Prezentacja na temat: "Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006 Śledzenie."— Zapis prezentacji:

1 Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006 Śledzenie

2 Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006 Plan wykładu Zastosowanie śledzenia Przegląd dostępnych metod Przepływ optyczny Eliminacja błędów filtrem Kalmana Wybór punktów Algorytmy wężykowe Podsumowanie

3 Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006 Zastosowanie śledzenia Monitorowanie dużych obiektów Wykrywanie sytuacji nietypowych Polepszenie klucza opisującego twarz Zastosowania marketingowe Określanie właściciela przedmiotu

4 Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006 Przegląd metod Optical Flow – przepływ optyczny Algorytm ConDensation Wykorzystanie fal Gabora Metoda Distributed Monte Carlo Śledzenie twarzy w filmach w skali szarości Wykorzystanie koloru

5 Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006 Przepływ optyczny Przepływ optyczny – widoczny ruch jasności w obrazie.

6 Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006 Przepływ optyczny Założenia: Płaska powierzchnia obiektu, Jednorodne oświetlenie padające na obiekt, Jasność punktu proporcjonalna do światła odbitego od powierzchni całego obiektu, Ciągła zmiana światła odbitego.

7 Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006 t 1 +dtt1t1 Przepływ optyczny x y x + dx y + dy t

8 Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006 Przepływ optyczny Jeżeli I(x,y,t) opisuje jasność należy dodatkowo założyć: I(x,y,t) zależy od współrzędnych x, y w większej części obrazu Jasność każdego punktu w poruszającym się obiekcie nie zmienia się w czasie

9 Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006 Przepływ optyczny Przesuwamy wzorzec – jasność punktów pozostaje stała stąd: Wykorzystując szereg Taylora:

10 Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006 Przepływ optyczny Jeżeli podstawimy: Otrzymamy równanie liniowe z dwoma niewiadomymi – równanie przepływu optycznego

11 Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006 Przepływ optyczny Prędkość leży na linii prostopadłej do grad. jasności w obrazie Odległość linii jest równa Linia ograniczeń

12 Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006 Przepływ optyczny Różne podejścia Łączenie przylegających pikseli w grupy przy założeniu, że mają jednakową prędkość (Lucas & Kanade) Obliczenia z wykorzystaniem pochodnych wyższego rzędu (Horn & Schunck) Łączenie bloków (Block Matching)

13 Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006 Przykład

14 Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006 Filtr Kalmana Przykład estymatora Bayesa Eliminacja błędów śledzenia Etapy działania PrzewidywanieUaktualnianie

15 Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006 Filtr Kalmana Filtr estymuje kolejny stan systemu x rozwiązując dyskretne równanie różnicowe Równanie miary systemu Pierwotny stan systemu

16 Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006 Filtr Kalmana

17 Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006 Filtr Kalmana Stan systemu Macierz przejścia między stanami i zależności między stanem a miarami

18 Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006 Filtr Kalmana Błąd a priori i a posteriori Macierze kowariancji błędu a priori i a posteriori

19 Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006 Filtr Kalmana Przewidywanie stanu systemu w przód

20 Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006 Filtr Kalmana Uaktualnianie – dodanie obliczonych miar w celu polepszenia estymacji

21 Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006 Filtr Kalmana KtKt HtHt delayAtAt z vtvt xtxt x t-1

22 Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006 Wybór punktów Punkty o dużym gradiencie Kontury Punkty o wysokim lokalnym gradiencie a znajdujące się na obiekcie Punkty, które nie są przysłaniane

23 Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006 Wybór punktów Twarz

24 Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006 Wybór punktów Obiekt

25 Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006 Wężyki – aktywne kontury Detekcja krawędzi Śledzenie Rozwiązanie dla lokalnych minimów Do teraz – tylko informacja z obrazu Nowość – dodatkowa informacja

26 Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006 Wężyki – aktywne kontury Wężyk – zbiór uszeregowanych punktów v(s) opisujących kontur, na który oddziałują różne siły dążący do zminimalizowania swojej energii.

27 Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006 Wężyki – aktywne kontury Siły Wewnętrzne Zachowanie ciągłości oraz gładkości Zewnętrzne Zależą od informacji zawartej w obrazie Wymuszane przez użytkownika

28 Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006 Wężyki – aktywne kontury Energia wewnętrzna zapewnia spójnośćdąży do wyrównania odległości między punktami

29 Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006 Wężyki – aktywne kontury Energia zewnętrzna – energia obrazu Linie Krawędzie Przestrzeń

30 Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006 Wężyki – śledzenie Przykład

31 Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006 Podsumowanie Zastosowanie algorytmów śledzenia w wielu dziedzinach Stosowanie wielu specjalizowanych algorytmów

32 Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006 Dziękuje


Pobierz ppt "Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006 Śledzenie."

Podobne prezentacje


Reklamy Google