Upload
leque
View
223
Download
0
Embed Size (px)
Citation preview
������������ ��� ��������
� ������������� !�"��#�$�!�"��%&�����'()��� ���"*!���%�$��������%+!,� �������()��� �#!���%����� ��$��������%�)-�-��"���.�"����%��#��/� ���.
�� 0 �1������!���� ��.�2�$���3���)!�"�.�&�4���5�! � �6787���7�� �7 �
�6�
0��� 3���"����%��5��)�!�3���"����
�����������
��������������� �����
������� �����������������
���� ����������
�!�)����"�!�9�)�5�!�.��� :;!��!�$��; ��$�;�����.� �� �"* ��9��!�!�$9o-przez porównanie z obiektami znajduj<"�����:.;������!�"*-&��� :;!��!���;�����.9�)�5� !� ����$��!�$ "*� ���� ��tycznych cech fragmentów obrazu, takimi kluczowymi�)���!���� ��5< ;�= � �.:����% .�� �"*�'�� )$; 9$!��� "*� ���� ����"�!�- & � ���$)������!< ��9 ���!��.�!� �4!� �)5� ���� stosowane w analiz�.�!�$ �"�!� . �� � 9 ��#�'a���� �"*����'ania. 2�9�����.�����9� ���!��.�����'� �,� �$'�.�!�.!���������#"�<"���)���"*;���>!��$)�9���!���9���"��5�)!�"*�����-
������������������� ��
������������ �������!������"���
Istnieje wiele algorytmów detekcji� �.:���-3<���)5� �����-�!- [15]:
? 3�;�)%? @�9)�"�%? A�!!�B�C%? 3�3�2%? 0 �.���%? 8�;� ��%? 3*� %? �� #��)� ��*-
�6D 0��� 3���"���%��5��)�!�3���"���
�)5� ���A�!!� 1���!�1"�:E"��1$4�.�!<�����<�����"1�� �.:���9�!��.�44���!�!!��)5� ���!��.�����'�!�"�<"�j przewagi nad tym algorytmem [8]. Algorytm ten prze-biega w czterech fazach:
F 8��$�"1� ��$��.-�F 3�$��!��!��:4�!��5 ����!�$�; ��$-�F ��$.�!��!���������)!�"*9����)�-DF 0 �5�.�!���*���� ��<-
�)5� ���A�!!�����'�!��; ����G ��'�.��%H ��- F%��� �1�������.�!�.��"��#!��"*��a �E"�-&�; ����.�1E"��.��H ��-�F �.!��4����.�!��.��"��!��"*��� �E"���9���!��<.y� ���� �.:����-I���9� ���� �!�)�4��� �E)�=�.�9 �5�H9 �5górny Pg,próg dolny Pd) oraz rozmiar macierzy splotu Rms.
#������; ��� �5�!�)!�
#����&�!������'�!���)5� ���$A�!!�H���J �6%���J K�%���J�F�)��; ��$� ��$!�$
����������� ���������� ���� ����������� ��� �������� ���
������������� ������� �����$���
���������������� ������ ������� �������� �������L
!� �M" #� ��$%�����"
%��$&����� '(����$&�����)"
*�+"
N�+"
N�#"
,���$O ���" %-%��"
& ����M�$#���" �%&"P�%&" �%�N '& ������$.����)/
Algorytm Harris i Stephens jest udoskonalonym algorytmem algorytmu Moravec [7]. Na-tomiast algorytm Shi-Tomasi jest udoskonalonym algorytmem Harris i Stephens [9] (rys. 3).
���%�,����������������� ����%��$&�����'����)� ��#� ���%�����'�� ���)����� ���� ������0/,� ����������������������� ������� ���� ���������
,���� ����#� ���%����������1�������������������������������a-cierz kowariancji gradientu, a����2���������������� ��34�� �����L
21 2 1 2( )R k= λ λ − λ + λ (1)
gdzie:λ1"λ2 – �� ��3��������� ������ ������ ������"
k – �������������� ��3����� �����3����������� ���������5"56�� 0,15.
,� ���������������1���������� ����������������/,� ��������� �$������ ��1cych zbyt blisko siebie algorytm pozostawia ten,��� �����2����� ��3������/
��7 8��� %������"!�������%������
,���� ����%��$&����������� ��2 ����� ����� ��3������������� �����,które ma na��2���11�����4L
1 2min( , )R = λ λ (2)
!���� ���������4 ���� ��� ������� ������� %��$&����� �����3��� � �$��� �o����� ���������1���� ���������� ��2���9����"����������������:���" ���������� �������4����� ������ �� ��� �� ���� ����9���� �� licz�2������������ �������/,������������������okazano na rysunku 4.
���&�,��������������� ����������� ��������� ��2���'����)� ��������������� ������������������ ����� ����������� ����������������������������� ����
9����'�� ���)
���'�,�������������������� �����9����"%��$&������ ��#� ���%�����
����������� ���������� ���� ����������� ��� �������� ��Q
R �������� ���� ������� ���� �������������� ����9����������0��"
#� ���%��������"%��$&��������"����%��$&������� obrazie wc�3���� ����$ ��������� ���� Canny 7 ms. %1��"�������4"��rdzo krótkie czasy.
N������������������� �2������2���1���� ��� ��L
��� �-%O���� ���� ��������3�;��S���" ������ 89�� ��� �<���9� N��&=655�"�;+#�"6+O>�!�,������Q"
.��9T�/�?�"00"0;@"9��LO����05/5�/
Liczba�� ���������� ���� na tym obrazie wynosi odpowiednio, dla algorytmuHarris i Stephens 17, Shi-Tomasi 87, a dla Shi-Tomasi na �� �����3���� ���� �onymalgorytmem Canny 103. Z tego eksperymentu������" � ��������� ����1����� ������������������ �������%��$&��������� �����3���� ���� ��������� �tmemCanny"������� ����1����������������2��� �ch�����.
��%���������(�)
���� ���#�+(Histogram of Oriented Gradients)����� ����2���������������$����eniem do detekcji osób [4] (rys. 6).
���*�N����������� ����#�+
��� 8��� %������"!�������%������
9���� ���� ������������2���7=��;0���/
Algorytm HoG bazuje na ��� �������� ����������� ����������� ��������$��������������� �/
��&���������(���
���+�N����������� ����#��
9���� ���� ������������2�� ��������=0��05;��/
Algorytm ten oparty jest na wykorzystaniu falek Haara do wykrywania twarzy [16](rys. 7).
��'���������,-./
SIFT (Scale Invariant Feature Transform) zo�������proponowana przez Davida Lowe’aw 1999 r. [10]. Wyznacza dla analizowanego obrazu zbiór punktów charakterystycznych
����������� ���������� ���� ����������� ��� �������� ��=
i opi��� � ������1��� ���� ���������0��$������������ ��/!���� ��������� �����������2��������2 i obrót. Jest sto����������������������� �������24���� �������" ����������������������� ���" ����� ������;N"�����i-zacji w przestrzeni itp. [12].
���0�,����������������� ����%<P&���������������������� ��� ���������
Na rysunku 8 pokazano wyznaczanie punktów charakterystycznych SIFT. Czas prze-twa ������� ���������������=���"� liczba��������� ��� �������������0��/>ysunek 9 z kolei pokazuje proces rozpoznawania obiektów. Linie w oknie „Rozpoznawa-nie” �������1����� ����������� ��� ��������� ������ ���� ��� ������$� �"� o����1�w oknie „Kamera” pokazuje obrys rozpoznanego obiektu.
9��� ������������ ������� ����� 7� ��" � liczba punktów charakterysty���������������2����� ������ ��������������������������o��60/
�=5 8��� %������"!�������%������
���1�,���� ������������������� ����������� ����%<P&
��*���������,2�.
SURF (Speeded Up Robust Features) jest algorytmem detekcji i opisu obrazu przezpunkty charakterystyczne [5, 6]. Pierwszy raz zaprezentowany przez Herberta Bayaw 2006 [1]/A����������� �������������������� ����� ������;N/ A���23��$����orowany na SIFT. Standardowa wersja SURF jest kilka razy szybsza od SIFT [14].SURF jest inwariant�������2��������2 i obrót
���� ��� ������ � ���� :����/ , �� ���� �������� �1 ������ �� ��� �$
�����"��� ���������������������������������� 76$��������2�1����
��� ���orem.%�����34������������� ��������������2��� ��������� ������������������$
���ego obrazu oraz aproksymacji filtrami blokowymi wyznaczania wyznacznika Hessianu.�� �������05 �00��������1�������� ��� ��������������������1
���o ����%->P/(��� � ������ 2������������������ ���������"��������
����������� ���������� ���� ����������� ��� �������� �=0
������������"�����34�����������������������34������"����� ���� ���
wyznaczony przez algorytm jako kierunek zmian������3������ �/Na rysunku 10 widzimy wyznaczanie punktów charakterystycznych SURF, czas
przetwo ���� �� ��� �� ����� �6��" � liczba wyznaczonych punktów charakterystycz-nych to oko����/>�����00����������� ����������� ����%->P�� ������������
�������/,���������0�5�������� �������������������������0���������
������� �arakterystycznych.
����3�,����������������� ����%->P������������
�������� �� ��� ���������
�=� 8��� %������"!�������%������
�������,���� ������������������� ����������� ����%->P
%���������
W pracy przedstawiono �������������2���1������ �����L
9����"
#� ��$%�����"
%��$&����� '(����$&�����)"
#�+"
#�� "
%<P&" %->P/
����������� ���������� ���� ����������� ��� �������� �=;
8 �� ����� ���� ���� obraz z kamery.8 ���������������� ������������1��u����34��������� ����������������������������������� ���/N��2��pracyonline ����� ����� ����4 ���� � ���� ����� �� ��� ��� ������ � ��� � �� :������������/9����� ���� ������1�� ���� �������������������������:� ���� �2$towej i programowej. Daje ��������2"��� ���������������������2����� �z����$��3���������� �2���2���������������������� �������� nawet przy roz�����$����������������� �����3��/B�������� �����"����������������������o ��$�������1����������������������������� ��� ��� ��/,������2��2�������������� ��� ���� ����� ��������� ������������ ���� � ��� �ara�� ��"
�� ��������� �� �� ��� � ��� ������� �� 2��� � ��/ 8����� ��2 �w��� � ���$������������ ����1���� �� ����������������������� �� ��� �amegoobiektu wi�������� ������� ��/
4� �����
?0@ O��#/"C���/"&������ �&/"*�T��+���"������ � ����������� ���� �"9����� /
T��������<���-�� ��������'9T<-)"M��/005"��/;"�55�";67 ;�=/?�@ O �����+/"(��� �/"� ��������� ���/.U>����!���"<�/"%��������"�55�/?;@ 9����A/"���������������������������� �� �! � �����/<CCC& ���/8��� ������������!�$
���<�������"�"0=�7"7Q= Q06/?6@ N�����/"�������� ��� ����"��� ��������� ��/8�/N/&�����557/?�@ CM���9�/"#�� ������� ��� ����������$%��55=/?7@ #��>/"����� �&����� ��"��������$/!!U05.��� �� �="P� ��<����"�505/?Q@ ����LDD�/��������/� �D����D9� � V������/?�@ ����LDD ��/��������/� �D����D,�� �����V� ��2���/?=@ ����LDD���/������/��D�505D5�D��$���$������$� � $���� D/
?05@ *��N/+/"�!��������' �"��� � ���� ��(�������� &"�'�������) $������%<�� ��������A�� ����:9����� T�����"�556/
?00@ �� ����� ( � �� �*������'%+%+%
?0�@ 8�����8/"!�� ��%/",$�-�.�/��� ����.�0/������.� �$��$�-�$����������- �$�12�- ����-�345����&���-$��/%*.("�557/
?0;@ >�:�������C/ '�/)"�����$��$���- �/��-���������-0/� ��/��4���������$�-�������� .2��� ���/.:����,��������8���������, ��������", ����"�55=/
?06@ %���� P/"B���O/"+� ��8/"%� ���+/"%������C/"��M���/L*�6�����! � ������ &����� �*��. ���(����"��������/T!T"�55=/
?0�@ %������>/"������ �������������������������������������/%� ��� "�505/?07@ &������ �&/"!���������(/"������ "�'������� ���� � ! � ������� �� ���' $/ P���������� ���
& �����9����� + ��������T�����"M��/;"��/;'�55Q)"�55�0QQ ��5/