2009-11-20 2 views
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나는 움직이는 비디오에서 객체를 감지하는 가장 빠르고 효율적인 방법을 찾고 있습니다. 이 비디오에 대한주의 사항 : 매우 거칠고 해상도가 낮으며 배경과 전경이 동시에 움직입니다.저해상도 동영상에서 가장 좋은 물체 감지 방법은 무엇입니까?

참고 : 움직이는 비디오의 도로에서 움직이는 트럭을 감지하려고합니다.

방법은 나는 시도했다 :

은 하르 캐스케이드 훈련 - 내가 원하는 개체의 여러 이미지를 자백 하셨나 복용하여 개체를 식별하기 위해 분류 훈련을 시도했습니다. 이것은 많은 거짓 탐지 또는 전혀 탐지를 생성하지 않는 것으로 판명되었습니다 (원하는 개체는 결코 탐지되지 않았습니다). 나는 약 100 개의 긍정적 인 이미지와 4000 개의 네가티브를 사용했다.

SIFT 및 SURF 키포인트 - 기능을 기반으로하는 이러한 방법 중 하나를 사용하려고 시도 할 때 검색하려는 개체의 해상도가 너무 낮았으므로 정확하게 일치시킬만한 기능이 부족하다는 것을 발견했습니다 발각. (원하는 객체가 감지되지 않음)

템플릿 매칭 - 아마도 내가 시도한 최선의 방법 일 것입니다. 가장 정확한 해커이지만 모두 정확합니다. 비디오에서 자른 템플리트를 사용하여 특정 비디오에 대한 오브젝트를 감지 할 수 있습니다. 그러나 알려진 모든 정확도가 각 프레임에 가장 적합하기 때문에 보장 된 정확도가 없으며 백분율 템플릿에서 프레임과 일치하는 분석이 수행되지 않습니다. 기본적으로 객체가 비디오에 항상있는 경우에만 작동하며, 그렇지 않으면 잘못된 감지가 생성됩니다.

그래서 내가 시도한 큰 3 가지 방법이며 모두 실패했습니다. 가장 잘 작동하는 것은 템플릿 매칭과 같지만 크기 및 회전 불변량 (SIFT/SURF를 시도하게 만들었습니다)이 있지만 템플릿 매칭 기능을 수정하는 방법을 모릅니다.

이 작업을 가장 잘 수행하는 방법에 대한 제안이있는 사람이 있습니까?

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어떻게 트럭이 지향 :이 방법을 일한 먹은 프로젝트가 여기

? 모양/방향이 바뀌 었습니까? 카메라가 위치를 바꿉니 까? 이것은 일회성 비디오인가, 아니면 다양한 조건에서 작동해야하는 시스템입니까? – endolith

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나는 endolith에 동의한다. 문제를 더 자세하게 정의하는 것이 중요하다. 방법의 선택은 견고성에 영향을 미친다. – Ivan

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트럭을 측면에서 볼 때 가로로 움직입니다. 차량의 모양이 많이 변하지 않기 때문에 템플릿 일치가 작동하는 이유는 있지만 여전히 내 방식이 강력하기를 원합니다. 기본적으로 카메라는 몇 개의 다른 차량을 따라 좌우로 움직이며 일부 다른 차량은 배경을 지나서 운전합니다. 본질적으로이 기능은 하나 이상의 상황에서 작동하기를 원합니다 (그러나 주로 비슷한 품질의 비디오를 다루는 경우). 내가 달성하고 싶은 최소한의 것은 움직이는 비디오 내부에서 움직이는 물체를 감지하는 것입니다. – monky822

답변

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어떻게 저해상도로 이야기하고 있습니까? 당신도 객체에 대해 자세히 설명해 주시겠습니까? 특정 색상입니까? 패턴이 있습니까? 대답은 당신이 사용해야하는 것에 영향을 미칩니다.

또한 템플릿 일치 문을 잘못 읽은 것일 수도 있지만, 개체를 추출한 동일한 비디오에서 테스트하여 개체가 너무 과장 된 것처럼 들립니다.

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해상도는 720x480이지만 비디오 품질은 매우 낮습니다. 비디오는이 해상도에서 매우 픽셀 화됩니다. 템플릿 일치에 관해서는, 나는 아무것도 훈련하지 않을거야. 난 그냥 비디오에서 자른 개체를 사용하고 각 프레임에서 검색하고 있습니다. – monky822

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글쎄, 당신은 단지 하나의 데이터 세트에 그것을 훈련하고 있습니다. 개체의 조명과 방향이 거의 변경되지 않으면 템플릿이 잘 일치합니다. 그 순간, 정확성은 정말 떨어질 것입니다. 다시 말해서 가능한 모든 신호를 사용하십시오. 거기 있으면 색상. – UsAaR33

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하얼 캐스케이드 (Haar Cascade)는 사용자의 중요한 교육 자료를 요구하며 방향 조정에 불편할 것입니다.

camshift in opencv (5,7MB PDF)과 유사한 알고리즘과 템플릿 일치를 결합하는 것이 가장 좋을 것입니다.이 모델은 트럭이 아직 이미지에 있는지 여부에 대한 확률 적 모델 (이 값을 계산해야합니다)과 함께합니다.

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This vehicle detection paper 낮은 레벨 검출하는 가버 필터 뱅크를 사용하고 그것이 SVM 분류기 열차 특성 공간을 생성하는 반응을 사용한다.

이 기술은 잘 작동하는 것으로 보이며 최소한 스케일이 일정하지 않습니다. 나는 회전에 대해 확실하지 않다.

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응용 프로그램을 알지 못했을 때, 초기 예제는 normalized cross-correlation입니다. 특히 차량 추적을 예제 응용 프로그램으로 사용하는 순수 광학 교차 상관기를 보는 기억이 있습니다.(광학 구성 요소와 차량 측면의 이미지 만 사용하여 통과하는 차량 추적 - 링크를 찾을 수 있으면 좋겠다.) "템플릿 일치"와 비슷하지만 동일하지는 않습니다 , 그러나 당신이 알고있는 것처럼 이미지가 회전되어 있다면 이것은 작동하지 않을 것입니다.

그러나 회전, 크기, 전단 및 변환에 관계없이 작동하는 related method based on log-polar coordinates이 있습니다.

최대 상관 관계가 감소하므로 개체가 동영상 장면을 벗어 났는지 추적 할 수도 있습니다.

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optical flow을 이미지에 적용한 다음 플로우 필드에 따라 세그먼트를 지정하십시오. 배경 흐름은 "객체"흐름 (일부 방향 구성 요소와 함께 사용자쪽으로 또는 멀리 이동하는지에 따라 주로 수렴 또는 수렴)과 매우 다릅니다.

http://users.fmrib.ox.ac.uk/~steve/asset/index.html