izpis_h1_title_alt

Metoda za dolgoročno vizualno sledenje z značilnimi točkami
ID STRGAR, TINA (Avtor), ID Kristan, Matej (Mentor) Več o mentorju... Povezava se odpre v novem oknu

.pdfPDF - Predstavitvena datoteka, prenos (6,62 MB)
MD5: 492575749B7F5141E546FC18FC9C0292
PID: 20.500.12556/rul/af4d5f17-ec37-47a5-a481-2622c7a64ced

Izvleček
V nalogi naslovimo problem dolgoročnega vizualnega sledenja. Izziv predstavljajo dinamično učenje videza tarče, zaznavanje odsotnosti tarče in njeno ponovno detektiranje. Predlagamo sledilnik, ki vizualni model sledene tarče gradi na podlagi lokalnih značilnic in afine preslikave. Dolgoročno sledenje je izvedeno z detekcijo, kratkoročno pa tudi s pomočjo optičnega toka. Pri prileganju preslikave sledilnik uporablja gnezdenje metod: najprej oceni gručo točk, ki verjetno pripadajo tarči, nato pa robustno oceni afino deformacijo. Značilnice za dodajanje modelu so izbrane na podlagi globalne predloge oblike, hkrati pa le-te prispevajo k njenemu posodabljanju, kar tvori povratno zanko. Sledilnik smo testirali na dveh skupinah sekvenc. Prva je namenjena primerjavi dolgoročnih, druga pa kratkoročnih sledilnikov. Rezultate primerjamo s trenutno najnaprednejšimi metodami na področju. Sledilnik se jim v uspešnosti približa, večjo pozornost pa bi bilo potrebno nameniti problemu ponovne detekcije.

Jezik:Slovenski jezik
Ključne besede:računalniški vid, dolgoročno vizualno sledenje, dinamično učenje, posplošena Houghova transformacija, afina preslikava
Vrsta gradiva:Diplomsko delo/naloga
Organizacija:FRI - Fakulteta za računalništvo in informatiko
Leto izida:2014
PID:20.500.12556/RUL-29560 Povezava se odpre v novem oknu
Datum objave v RUL:23.09.2014
Število ogledov:1724
Število prenosov:479
Metapodatki:XML RDF-CHPDL DC-XML DC-RDF
:
Kopiraj citat
Objavi na:Bookmark and Share

Sekundarni jezik

Jezik:Angleški jezik
Naslov:A key-point based approach for long-term visual tracking
Izvleček:
In the thesis the problem of long-term visual tracking is addressed. The main challenges of the problem are on-line learning of the target's visual appearance, recognition of target's absence and it's redetection. A part-based tracker is proposed using local features and affine transformation. Long-term tracking is performed with tracking-by-detection, supported by optical flow in the short term. Two nested methods are used when fitting the transformation: firstly, a cluster of potential target points is defined, then the affine deformation is robustly estimated. New model features are added based on the global shape template, that is updated by the features themselves, forming a feedback-loop. The tracker is tested on two groups of sequences, the first targeting long-term and the second short-term trackers. The results are compared with the state-of-the-art methods. The performance of the tracker is comparable, though the problem of redetection should be more carefully addressed.

Ključne besede:computer vision, long-term visual tracking, online learning, general Hough transform, affine transformation

Podobna dela

Podobna dela v RUL:
Podobna dela v drugih slovenskih zbirkah:

Nazaj