Анализ видео

Трекинг - определение местоположения объекта (нескольких объектов) во времени.

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 [1] алгоритмы отслеживания разделены на четыре основные категории: отслеживание областей, отслеживание по активному контуру, отслеживание по характерным признакам, отслеживание по модели.

Распознавание изображений

Для детектирования объекта на изображении применяются алгоритмы распознавания. Алгоритм распознавания изображений принимает картинку в качестве входных данных и выводит, что содержится на данном изображении.

Классификация изображений производится поэтапно. На первом шаге входное изображение зачастую предварительно обрабатывается для нормализации контраста и яркости, а также на этом шаге входное изображение обрезается и масштабируется до фиксированного размера.

На втором шаге необходимо упростить изображение путем извлечения важной информации, так как исходное изображение содержит слишком много дополнительной информации, которая не требуется для классификации. Этот шаг называется извлечением признаков. Существует достаточно большое количество признаков, используемых в компьютерном зрении, – это признаки Хаара, HOG (Histogram of Oriented Gradients), SIFT (Scale-Invariant Feature Transform), SURF (Speeded Up Robust Feature) и другие.

На третьем шаге алгоритм классификации принимает вектор признаков в качестве входных данных и выводит к какому классу принадлежит изображение.

Типы «признаков», использованные в алгоритме

Метод Виолы-Джонса

Основной принцип алгоритмы Виолы-Джонса, основанный на признаках Хаара, заключается в сканировании изображения с помощью сканирующего окна, которое позволяет обнаружить заданный объект. Однако признаки, предложенные Виолой и Джонсом, содержат более одной прямоугольной области и несколько сложнее. На иллюстрации показано 4 различных типа признаков. Величина каждого признака вычисляется как сумма пикселей в белых прямоугольниках, из которой вычитается сумма пикселей в чёрных областях. Прямоугольные признаки более примитивны, чем steerable filter, и, несмотря на то, что они чувствительны к вертикальным и горизонтальным особенностям изображений, результат их поиска более груб. Однако, при хранении изображения в интегральном формате проверка прямоугольного признака на конкретной позиции проводится за константное время, что является их преимуществом по сравнению с более точными вариантами. Каждая прямоугольная область в используемых признаках всегда смежна с другим прямоугольником, поэтому расчёт признака с 2 прямоугольниками состоит из 6 обращений в интегральный массив, для признака с 3 прямоугольниками - из 8, и с 4 прямоугольниками - из 9.

Отслеживание объекта

Отслеживанием называется поиск объекта в последовательных кадрах видео

Список литературы

1. 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)