ОТСЛЕЖИВАНИЕ ДИНАМИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ И ИХ РАСПОЗНАВАНИЕ С ПОМОЩЬЮ ГРАФОВЫХ АЛГОРИТМОВ
Abstract
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.About the Authors
Б. Залесский
Объединенный институт проблем информатики НАН Беларуси
Belarus
Belarus
А. Кравчонок
Объединенный институт проблем информатики НАН Беларуси
Belarus
Belarus
References
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.
Review
For citations:
, . Informatics. 2006;(2(10)):17-26. (In Russ.)
Views: 630
Email this article 