118
правок
Изменения
Нет описания правки
Задача отслеживания объектов на видео является одной из самых интересных задач в информационных технологиях. На первый взгляд, видеопоток можно рассматривать как последовательность отдельных кадров, поэтому применимы многие алгоритмы, использующиеся для обработки обычных изображений. Сегодня к задаче распознавания объектов также широко применяются методы классификации, а именно, строятся системы, которые определяют к какому классу (изображение содержит объект или изображение не содержит объект) относится изображение.
С другой стороны, видеопоток обладает свойством связности: каждый последующий кадр не сильно отличается от предыдущего, поэтому возможно применение алгоритмов, основанных на этом свойстве. Одной из интересных задач в этой области является трекинг перемещений объектов на видео. В работе <ref>[http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.115.2861&rep=rep1&type=.pdf A Survey on Visual Surveillance of
Object Motion and Behaviors]</ref> алгоритмы отслеживания разделены на четыре основные категории: отслеживание областей, отслеживание по активному контуру, отслеживание по характерным признакам, отслеживание по модели.
<references/>
== Источники информации ==
1. [http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.115.2861&rep=rep1&type.=pdf Hu W. M., Tan T. N., Wang L., Maybank S. A survey of visual surveillance of object motion and behaviors // IEEE Transactions on System, Man, and Cybernetics (T-SMC), Part C. – 2004. Vol. 34(3). – P. 334-352.]
2. Лавелина Е.С., Закуанова М.Р., Масловская М.А. ОТСЛЕЖИВАНИЕ ОБЪЕКТОВ В ВИДЕОПОТОКЕ // Научное сообщество студентов XXI столетия. ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ: сб. ст. по мат. LIV междунар. студ. науч.-практ. конф. № 6(53). URL: https://sibac.info/archive/technic/6(53).pdf (дата обращения: 20.04.2020)
