Učinkovita implementacija sledilnika CSR-DCFMUHIČ, ANDREJ (Avtor) Kristan, Matej (Mentor) računalniški vidvizualno sledenjedetekcijakorelacijski filtrisledilnikV diplomski nalogi smo predstavili problem vizualnega sledenja poljubnemu objektu skozi sekvenco slik. Opisali smo diskriminativni korelacijski filter, ki predstavlja temeljno orodje za izgradnjo našega sledilnika. Osredotočili smo se na metodo CSR-DCF, ki korelacijske filtre izboljša z uporabo maske in kanalskih uteži. Maska določa, kateri piksli so pomembni za učenje filtra. Izračuna se jo na podlagi barvnega ujemanja ter prostorske zanesljivosti, uteži pa določajo diskriminativno moč posameznega kanala. Sledilnik je na lestvici VOT med najboljšimi, vendar je njegova glavna pomanjkljivost neučinkovita implementacija v jeziku Matlab. Ker smo želeli, da bi bil sledilnik široko dostopen ter da bi omogočal boljšo izrabo procesorske moči, smo ga implementirali v programskem jeziku C++ in ga vključili v prosto dostopno knjižnico OpenCV. S pomočjo ogrodja za testiranje kratkoročnih sledilnikov VOT smo izvedli analizo različnih parametrov sledilnika in primerjavo z originalno implementacijo v jeziku Matlab. Prišli smo do zaključka, da naša implementacija doseže primerljive rezultate ob višji hitrosti delovanja. Trenutno je sledilnik najboljši med vsemi sledilniki v knjižnici OpenCV, o čemer govori tudi dejstvo, da je dosegel prvo mesto v kategoriji realnočasovnih sledilnikov na lestvici VOT2017.20192019-10-02 13:30:04Diplomsko delo/naloga111522VisID: 23403COBISS_ID: 1538395075sl