Analiza gibanja,

  • Published on
    16-Jan-2016

  • View
    54

  • Download
    0

Embed Size (px)

DESCRIPTION

Analiza gibanja,. Detekcija, sledenje, analiza, .... Podroja uporabe, .... Pristopi, .... Sledenje s Kalmanovim filtrom (Matej Pere) Analiza portnih dogodkov (Janez Per). Detekcija,sledenje,analiza,. Detekcija (zaznavanje) (Angl. Motion detection) - PowerPoint PPT Presentation

Transcript

  • Analiza gibanja, .... Detekcija, sledenje, analiza, .... Podroja uporabe, .... Pristopi, .... Sledenje s Kalmanovim filtrom (Matej Pere) Analiza portnih dogodkov (Janez Per)

  • Detekcija,sledenje,analiza,... Detekcija (zaznavanje) (Angl. Motion detection) kje se objekt zanimanja nahaja v sliki Sledenje (Angl. (Motion) Tracking) kje se objekt zanimanja nahaja v zaporedju slik Analiza (kvalitativna, kvantitativna) (Angl. Motion Analysis) kaj se z objektom zanimanja dogaja Razpoznavanje (Angl. Recognition) kaj objekt zanimanja je Razumevanje (Angl. Understanding)kaken je pomen

  • Podroja uporabe Prometni sistemi

    Nadzorni (varnostni) sistemi Uporabniki vmesniki

    port

    ....

  • Prometni sistemi

    Samostojno vozilo (navigacija, ....)

    Podpora vozniku (zaznavanje pecev, ...)

    Nadzor prometa (gostota, zastoji, ...)

  • Samostojno voziloErnst Dickmanns, Universitt der Bundeswehr Mnchen, 1999.

  • Podpora voznikuD. M. Gavrila, DaimlerChrysler Research, Ulm, Germany, 1999-Primerjnaje s predlogo in distanni transform, od grobega k finejemu.

  • Nadzor prometaJ. Malik et al., Computer Vision Group, University of California, Berkeley, ~ 1996

  • Nadzorni (varnostni) sistemiD. Hogg, School of Computing, University of Leeds, UK, ~ 1998.

  • Uporabniki vmesnikiD. Gorodnichy, Computational Video Group National Research Council of Canada, 2002.

  • Analiza portnih dogodkov

    Raziskave na podroju porta

    Pomo trenerjem

    Obogatitev portnih prenosov, priprava novic, arhiviranje

  • portni dogodkiI. Lesjak, A. Leonardis, LRV, FRI, UNI-LJ, 2001.

  • portni dogodkiI. Lesjak, A. Leonardis, LRV, FRI, UNI-LJ, 2001.

  • portni dogodkiJ. Per, G. Vukovi, FE, F, UNI-LJ, 2001

  • Analiza gibanjaV raunalnikem vidu skuamo na podlagi zaporedja slik iz ene (ali ve) kamer sklepati na gibanje objektov v prostoru. Slika se kot posledica gibanja objektov v prostoru s asom spreminja in z analizo teh sprememb skuamo sklepati na gibanje objektov.Op.: Stacionarna kamera, gibljiv prizorGibljiva kamera, stacionaren prizorGibljiva kamera, gibljiv prizor

  • Analiza gibanja streo vid Problematika analize gibanja (zaporedja slik) ima precej skupnega s stereo vidom. V obeh primerih gre za iskanje korespondence med dvema podobnima slikama.V primeru asovnega zaporedja slik je ta razlika obiajno majhna primerjanje je manj zahtevno.So pa disparitete slik bolj svobodne.

  • PristopiDiferenne metode Odtevanje ozadja Odtevanje (zaporednih) slik Optini tok (in polje gibanja)

    Primerjalne metode (podobno kot stereo) Primerjanje sledenje podroij Primerjanje - sledenje znailnosti Prilagodljivi modeli (kae) Kalmanov filter ....

  • as do dotikaGibljivi vizualni vzorci vsebujejo veliko koliino informacije.e samo na podlagi slike se da ugotoviti as do dotika (trenja) (Angl. Time to Impact, Time to Collison).vPPp

  • Polje gibanjaPolje gibanja (angl. Motion Field) je 2D upodobitev polja (vektorjev) hitrosti gibanja (Angl. Velocity Field) v prizoru.SlikovnaravninaZfPpVTranslatornahitrostKotnahitrostvVektorhitrostiVektorgibanja

  • Optini tok (angl. Optical Flow)asovne spremembe svetlosti slike imenujemo optini tok (Angl. Optical Flow).Na podlagi optinega toka skuamo sklepati na gibanje objekov.Optini tok pove veliko o polju gibanja in polju hitrosti,Vendar so svetlostne spremembe v sliki posledica tudidrugih uinkov, ne le gibanja.

  • Enaba optinega tokax+xyxy+yE(x+x,y+y,t+t)E(x,y,t)asovna spremembasvetlostiSvetlostnigradient

  • Optini tok problem reeKoliko nam enaba optinega toka pove o polju gibanja?Doloiti se da samo komponento hitrosti v smeri svetlostnegagradientaPojav je znan kot problem ree(angl. Aperture problem).

  • Optini tokRaunanje optinega toka je zelo obutljivo na um.Priporoljivo je (predhodno) filtriranje z nizkopasovnim (na primer Gaussovim) filtrom. Lahko pa operacijo filtriranja in odvajanja kar zdruimo, t.j.filtriramo z odvodom Gaussa.Smiselna je tudi naslednja predpostavka: polje gibanja se poasi spreminja (je konstantno v majhni okolici izbrane toke).Torej lahko za vse toke (slikovne elemente) v majhni okolici doloimo skupen (povpreen) vektor polja gibanja.

  • Optini tokZa vsako toko pi v majhni okolici, t.j. oknu velikosti N x N lahko zapiemo:Iemo v, ki minimizira srednjo kvadratno odstopanje:Za vsako toko v oknu izraunamo svetlostni gradient in asovni odvod ter izraunamo optimalni v.To naredimo za vse toke v sliki ?

  • Optini tokMinimizacija pomeni reiti enabo

  • e o optinem tokuDobre sledilne toke so tiste z velikima lastnima vrednostima.Detektor ogli

  • Optini tok primer rezultataJ. Per, LST, FE, UNI-LJ, 2003.(A. Jepson, M. Black, University of Toronto, 1993)

  • Optini tok polje gibanjaOptini tok je dobra aproksimacija polja gibanja:v primeru Lambertovih povrin,majhnih fotometrinih distorzij,oddaljenega tokovnega svetila,na mestih z velikim svetlostnim gradientom.

  • Toge predlogeJanez Per, FE, UNI-LJ, 1999.

    0.2

    0.3

    0.4

    0.5

    0.6

    0.7

    0.8

    20

    40

    60

    80

    100

    10

    20

    30

    40

    50

    60

    70

    80

    90

    100

  • Deformabilni modeliKrivulji v(s)=(x(s),y(s)), s [0,1] pripada energijski funkcional:Minimum energijskega funkcionala poiemo z reitvijo Eulerjeve diferencialne enabe:Aktivni modeli krivulj (kae) (Kass, Witkin): Krivuljo poloimo na slikovno ravnino, kot da je elastinain jo prilagodimo na vsebino slike.Elastini model krivulje

  • Diskretna oblika kaeZ diskretizacijo po metodi konnih deiferenc (za i-to toko krivulje):Vektor diskretnih tok krivuljeMatrika pronosti (model krivulje)Privlano polje, ki ga generira slika

  • Deformabilni modeliJ. Denzler, H. Niemann, Institut fr Informatik, UNI-Erlangen-Nrenberg, ~1997.Aktivni modeli krivulj (Angl. Active contours models) Snakes.

  • Kalmanov filter (R.E.Kalman 1960)

    Kalmanov filter je danes osnovno orodje, ki se na podroju raunalnikega vida uporablja za sledenje objektov v povezavi z najrazlinejimi drugimi pristopi.

    Kalmanov filter s stalia sledenja pomaga oceniti nov poloaj gibajoega se objekta (znailne toke) in negotovost poloaja, to je napove kje iskati objekt v naslednji sliki inkolikno naj bo podroje iskanja (pregledovanja).

    Reuje probleme v zvezi z mankajoo informacijo,nepopolno informacijo,moteno informacijo.

  • Analiza portnih dogodkov

    Zaetki 1998 ..... Komercialni projekt , 2004

  • Sledenje - rezultat

    Kar takoj si bomo ogledali, kako je formulirana aktivna kriuvlja. Kot reeno, je to 1D aktivni model, ki ga najvekrat uporabljamo na 2D podatkih ozrioma na 2D sliki, eprav naeloma ni nobenih ovir, da aktivnih krivulj ne bi mogli uporabljati tudi na 3D podatkih oziroma slikah. Klasina aktivna krivulja je definirana tako, da ji doloimo poloaj v parametrini obliki, torej vzdol ene neodvisne spremenljivke, ki ima vrednost med 0 in 1. Krivulja postane aktivna s tem, da ji pripiemo energijski funkcional, ki zajema dva izvora sil, ki vplivata na obliko aktivne krivulje. To so notranje sile, ki izvirajo iz same elastinosti modela in zunaje sile, ki izvirajo iz slike oziroma podaktov.

    Druga enaba nam podrobneje prikazuje, kako je formulirana elastinost modela. Sestavljena je iz dveh prispevkov. Prispevek prvega odvoda povzroi, da se aktivni model obnaa kot raztegnjena elastika, ki se eli skriti v toko. Prispevek drugega odvoda povzroi, da se akivni model obnaa kot upognjena kovniska struna, ki se eli zravnati. Ta dva lena nadziramo s parametroma elastinosti alfa in beta in z njima doloamo, kako mone so te notranje sile, ki elijo skriti oziroma zravnati aktivni model.

    Minimum energijskega funkcionala izraunamo z reevanjem Eulerjeve diferencialne enabe. Tretja enaba nam prikazuje Eulerjevo diferencialno enabo za primer aktivne krivulje. Kot vidimo je sestavljena iz treh lenov. Prva dva ustrezata notranji energiji energijskega funkcionala, v tretjem lenu pa so zajete zunanje sile.

    Enabo lahko zapiemo tudi nekoliko drugae, tako, da zunanje sile postavimo na drugo stran enaaja in ta enaba nam bolje razkrije, da gre pri minimizaciji dejansko za iskanje ravnovesja med notranjimi in zunanjimi silami. e zunanjih sil ni, se bo aktivni model kril proti toki. Kadar pa zunanje sile so prisotne, se lahko vzpostavi ravnovesje. Zunanje sile pa morami izbrati tako, da se ravnovesje vzpostavi na zaeljenem mestu.

    Ta enaba je zapisana v zveznem prostoru. e elimo enabo reevati s pomojo raunalnika, jo moramo ustrezno predelati, kar storimo z diskretizacijo s konnimi diferencami.

    Tukaj vidimo formulacijo aktivne povrine. Aktivna povrina je 2D aktivni model, ki ga najvekrat uporabljamo na 3D podatkih ozrioma na 3D sliki, eprav naeloma ni nobenih ovir, da aktivne povrine ne bi mogli uporabljati tudi na 2D podatkih oziroma slikah. Klasina aktivna povrina je definirana tako, da ji doloimo poloaj v parametrini obliki, torej vzdol dveh neodvisnih spremenljivk, ki imata vrednost med 0 in 1. Povrina postane aktivna s tem, da ji pripiemo energijski funkcional. Kot vidimo je to tokrat dvojni integral, ki pa ravno tako zajema dva izvora sil, ki vplivata na obliko aktivne povrine.

    Druga enaba nam podrobneje prikazuje, kako je formulirana elastinost aktivne povrine. Ta je zdaj sestavljena je iz dveh prispevkov prvega odvoda, vzdol vsake dimenzije posebej, dveh prispevkov drugega odvoda vzdol vsake dimenije posebej in e dodatnega meanega lena drugega odvoda, ki pri aktivni krivulji ni bil prisoten. Vpliv posamenih prispevkov je enak kot pri aktivni krivulji. Pripspevek prvega odvoda povz

Recommended

View more >