Preview

Информатика

Расширенный поиск

ОТСЛЕЖИВАНИЕ ДИНАМИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ И ИХ РАСПОЗНАВАНИЕ С ПОМОЩЬЮ ГРАФОВЫХ АЛГОРИТМОВ

Полный текст:

Аннотация

Предлагаются методы и алгоритмы отслеживания и распознавания объектов на цветных видеопоследовательностях, снятых стационарной видеокамерой. Разработанные алгоритмы дают возможность отслеживать и распознавать динамические объекты в режиме реального времени. Использование цветных изображений позволяет повысить качество решения задачи. Выделение, сегментация и отслеживание объектов осуществляются с помощью кластерных представлений объектов.

Для распознавания объектов описываются алгоритмы сравнения плоских укладок графов.  В отличие от классической задачи поиска изоморфных подграфов заданного графа, задача сравнения укладок является полиномиально разрешимой. Сравнение укладок графов, описывающих динамические объекты, занимает незначительную часть времени, нужного для обработки каждого кадра видеопоследовательности.

Об авторах

Б. А. Залесский
Объединенный институт проблем информатики НАН Беларуси
Беларусь


А. И. Кравчонок
Объединенный институт проблем информатики НАН Беларуси
Беларусь


Список литературы

1. Lucas, B.D. An iterative image registration technique with an application to stereo vision / B.D. Lucas, T. Kanade // Proc. International Joint Conference on Artificial Intelligence. – Vancouver, Canada, 1981. – P. 674–679.

2. Shi, J. Good features to track / J. Shi, C. Tomasi // IEEE Conference on Compurer Vision and Pattern Recognition (CVPR94). – Seattle, 1994. – P. 593–600.

3. Matthies, L.H. Kalman filter-based algorithms for estimating depth from image sequences / L.H. Matthies, T. Kanade, R. Szeliski // Int. Journal of Computer Vision. – Vol. 3. – 1989. – P. 209–236.

4. Isard, M. Condensation – conditional density propagation for visual tracking / M. Isard, A. Blake // Int. Journal of Computer Vision. – 1998. – № 29(1). – P. 5–28.

5. Isard, M. BraMBLe: A Bayesian Multiple-Blob Tracker / M. Isard, J. MacCormick // International Conference on Computer Vision. – Vancouver, Canada, 2001. – Vol. 2. – P. 34–41.

6. A Tutorial on Particle Filters for On-line Non-linear/Non-Gaussian Bayesian Tracking / S. Arulampalam [et al.] // IEEE Transactions on signal processing. – V. 50. – № 2. – 2001. – P. 174–188.

7. Залесский, Б.А. Отслеживание и распознавание движущихся объектов на основе их кластерного представления / Б.А. Залесский, А.И. Кравчонок // Информатика. – № 2. – 2004. – C. 68–78.

8. Лекции по теории графов / В. А. Емеличев [и др.] – М.: Наука, 1990.


Для цитирования:


Залесский Б.А., Кравчонок А.И. ОТСЛЕЖИВАНИЕ ДИНАМИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ И ИХ РАСПОЗНАВАНИЕ С ПОМОЩЬЮ ГРАФОВЫХ АЛГОРИТМОВ. Информатика. 2006;(2(10)):17-26.

Просмотров: 120


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 1816-0301 (Print)
ISSN 2617-6963 (Online)