Vaš brskalnik ne omogoča JavaScript!
JavaScript je nujen za pravilno delovanje teh spletnih strani. Omogočite JavaScript ali pa uporabite sodobnejši brskalnik.
Repozitorij Univerze v Ljubljani
Nacionalni portal odprte znanosti
Odprta znanost
DiKUL
slv
|
eng
Iskanje
Brskanje
Novo v RUL
Kaj je RUL
V številkah
Pomoč
Prijava
Podrobno
Izboljšan robusten model z regijami za vizualno sledenje objektov
ID
Lukežič, Alan
(
Avtor
),
ID
Kristan, Matej
(
Mentor
)
Več o mentorju...
PDF - Predstavitvena datoteka,
prenos
(9,26 MB)
MD5: C94D11991CF6E5BC2ED4BD6C7557DA82
PID:
20.500.12556/rul/063ffeb8-08e6-4be3-a86f-ef684c903164
Galerija slik
Izvleček
Magistrska naloga obravnava kratkotrajno vizualno sledenje objektov s pomočjo deformabilnih modelov z regijami. Ti modeli kažejo izjemen potencial pri naslavljanju nerigidnih deformacij in delnega zakrivanja objektov, vendar se pogosto odrežejo slabše od holističnih pristopov, ki objekt modelirajo z enim samim globalnim modelom izgleda. Običajno so vzrok za slabše delovanje veliko število prostih parametrov, ki jih sledilnik ocenjuje, in poenostavitve v topologiji konstelacije, ki so potrebne za delovanje v realnem času. Pogosto so tudi geometrijske in vizualne omejitve kombinirane neprincipelno. Za razliko od opisanih pristopov v nalogi predstavljamo generativni model, ki vizualne in geometrijske omejitve združuje v sistem vzmeti s konveksno energijsko funkcijo. Predlagamo tudi optimizacijsko metodo, ki učinkovito minimizira energijo polno povezanega sistema vzmeti. Predlagano metodo primerjamo z obstoječim optimizacijskim pristopom, ki ga naša metoda presega tako v smislu hitrosti kot tudi numerične stabilnosti. V nalogi predlagamo sledilnik z deli, ki kombinira dve stopnji podrobnosti vizualnega modela, in sicer grobo-in srednjenivojsko predstavitev tarče. Za lokalizacijo regij na srednje-nivojski predstavitvi uporabimo predlagano rešitev hitre optimizacije sistema vzmeti. Razvit sledilnik rigorozno primerjamo s trenutno najboljšimi metodami sledenja znotraj tekmovanja VOT2014, ter analiziramo sestavne dele sledilnika, saj primerjamo vpliv posameznih komponent na samo delovanje. Rezultati kažejo, da je predlagan sledilnik boljši tako od testiranih holističnih sledilnikov, kot tudi od najboljših objavljenih sledilnikov na VOT2014, ki temeljijo na regijah. Poleg tega sledilnik deluje v realnem času.
Jezik:
Angleški jezik
Ključne besede:
računalniški vid
,
vizualno sledenje objektom
,
deformabilni modeli
,
korelacijski filtri
,
sistemi vzmeti
Vrsta gradiva:
Magistrsko delo/naloga
Organizacija:
FRI - Fakulteta za računalništvo in informatiko
Leto izida:
2015
PID:
20.500.12556/RUL-72112
Datum objave v RUL:
28.08.2015
Število ogledov:
2539
Število prenosov:
917
Metapodatki:
Citiraj gradivo
Navadno besedilo
BibTeX
EndNote XML
EndNote/Refer
RIS
ABNT
ACM Ref
AMA
APA
Chicago 17th Author-Date
Harvard
IEEE
ISO 690
MLA
Vancouver
:
LUKEŽIČ, Alan, 2015,
Izboljšan robusten model z regijami za vizualno sledenje objektov
[na spletu]. Magistrsko delo. [Dostopano 19 avgust 2025]. Pridobljeno s: https://repozitorij.uni-lj.si/IzpisGradiva.php?lang=slv&id=72112
Kopiraj citat
Objavi na:
Sekundarni jezik
Jezik:
Slovenski jezik
Naslov:
Improved robust part-based model for visual object tracking
Izvleček:
This thesis addresses short-term visual object tracking by deformable parts models (DPM). The DPMs show a great potential in addressing non-rigid object deformations and self-occlusions, but according to recent benchmarks, they often lag behind the holistic approaches, which model an object with a single appearance model. The reason is that potentially large number of parameters in constellation needs to be estimated for target localization and simplifications of the constellation topology are often assumed to make the inference tractable. Furthermore, the visual model and geometric constraints are usually combined in an ad-hoc fashion. In contrast to related approaches, we present a generative model that jointly treats contributions of the visual and of the geometric model as a single physics-based spring system with a convex energy function. An efficient optimization method is proposed for this dual form that allows MAP inference of a fully-connected constellation model. The proposed optimization method is compared to the existing optimization approach and outperforms it in terms of stability and efficiency. In the thesis we propose a part-based tracker that combines two visual representations of the target, i.e., coarse and mid-level representation. The proposed optimization method is used for target localization on the mid-level representation. The resulting tracker is rigorously analyzed on a highly challenging VOT2014 benchmark, it outperforms the related part-based and holistic trackers including the winner of the VOT2014 challenge and runs in real-time. The design of the proposed tracker is analyzed by an analysis of each component of the tracker.
Ključne besede:
computer vision
,
visual object tracking
,
deformable-part models
,
correlation filters
,
spring systems
Podobna dela
Podobna dela v RUL:
Pomen tumorskih matičnih celic in epitelno-mezenhimskega prehoda pri napredovanju nedrobnoceličnega raka pljuč
Gene expression levels of the prolyl hydroxylase domain proteins PHD1 and PHD2 but not PHD3 are decreased in primary tumours and correlate with poor prognosis of patients with surgically resected non-small-cell lung cancer
Proučevanje izražanja gena za fosfatidiletanolamin-N-metiltransferazo v nedrobnoceličnem pljučnem rakavem tkivu
Uporabnost imunohistokemičnega določanja mutacij receptorja za epidermalni rastni faktor pri raku pljuč
Sladkorna bolezen in športna vadba
Podobna dela v drugih slovenskih zbirkah:
Expression patterns and prognostic relevance of subtype-specific transcription factors in surgically resected small cell lung cancer
Outsourcing predictive biomarker testing in non-small cell carcinoma
Sequential afatinib and osimertinib in patients with EGFR mutation-positive non-small-cell lung cancer
Sequential afatinib and osimertinib in patients with EGFR mutation-positive non-small-cell lung cancer
NSCLC molecular testing in Central and Eastern European countries
Nazaj