1 / 13

Kiss Attila és Németh Tamás Budapest, BMF-NIK IAR Konzulensek: Vámossy Zoltán és Sergyán Szabolcs

Kiss Attila és Németh Tamás Budapest, BMF-NIK IAR Konzulensek: Vámossy Zoltán és Sergyán Szabolcs. A bemutató felépítése. Projekt ismertetés Rendszerünk felépítése Használt technikák Elért eredmények Összefoglalás, kitekintés. Projekt ismertetése.

dysis
Download Presentation

Kiss Attila és Németh Tamás Budapest, BMF-NIK IAR Konzulensek: Vámossy Zoltán és Sergyán Szabolcs

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. Kiss Attila és Németh Tamás Budapest, BMF-NIK IAR Konzulensek: Vámossy Zoltán és Sergyán Szabolcs

  2. A bemutató felépítése • Projekt ismertetés • Rendszerünk felépítése • Használt technikák • Elért eredmények • Összefoglalás, kitekintés 2004.11.11. BMF-NIK, IAR (2/13)

  3. Projekt ismertetése • Célunk egy olyan kétkamerás megfigyelőrendszer készítése, amely képes: • mozgó objektumokat követni (Object Tracking) • térben modellezni (Stereo Vision) • saját adatbázisában ahhoz hasonlókat keresni (Content Based Image Retrival - CBIR) 2004.11.11. BMF-NIK, IAR (3/13)

  4. Rendszerfelépítés • Kamerakezelő rendszer • Mozgásdetektálás • Modell előkészítés • Modellező rendszer • Modellkészítés • Megjelenítés • Tartalom-alapú képkinyerő rendszer • Tulajdonságkinyerés • Hasonlóságmérés • Visszacsatolás 2004.11.11. BMF-NIK, IAR (4/13)

  5. Kamerakezelő rendszer • Objektum követés • Változások észlelése a háttérképhez képest • A megváltozott terület jelölése • Kapcsolat a CBIR-el • A differenciakép konvex burka által meghatározott képrészlet elküldése • Modell előkészítő alrendszer (Jel alapú sztereo módszer) • Jellemző pontok keresése a Harris-féle sarokdetektáló módszerrel 2004.11.11. BMF-NIK, IAR (5/13)

  6. Modellező rendszer • Modellkészítő • Jellemző pontok megfeleltetése a bal és jobb oldali kameraképen intenzitás kereszt korreláció segítségével • Mélységinformáció kinyerése a megfeleltetett pontok diszparitásának számításával • Megjelenítés • Az elkészült modell megjelenítése OpenGL használatával • Fejlesztés alatt: Korreláció alapú sztereo módszer 2004.11.11. BMF-NIK, IAR (6/13)

  7. Tartalom alapú képkinyerés - 1 A separate feature and image database model: Jose A. Lay, Ling Guan – „Image Retrieval Based On Energy Histograms Of The Low Frequency DCT Coefficients” 2004.11.11. BMF-NIK, IAR (7/13)

  8. Tartalom alapú képkinyerés - 2 • Előfeldolgozás, zajszűrés • Medián szűrő • Gauss szűrő • Színnormalizáció (Finlayson módszere alapján) • Alacsonyszintű tulajdonságok • DCT együtthatók • Színhisztogramok 6 színtérben (RGB, HSV, YIQ, XYZ, L*u*v*, L*a*b*) • Textúrázottság (sarkosság), horizontális és vertikális maszk • Hasonlóságmérés • Minkowski-féle távolságok • Histogram Intersection • Hierarchikus keresés (könyvtárszerkezet mintájára) • Több dimenziós hasonlóság vizsgálat • Visszacsatolás, Yong Rui technikája 2004.11.11. BMF-NIK, IAR (8/13)

  9. Tesztelés, elért eredmények – 1 • Konvex burok • Mozgásérzékelés • Jellemző pontok keresése 2004.11.11. BMF-NIK, IAR (9/13)

  10. Tesztelés, elért eredmények – 2 • Tesztelés: csoportvizsgálat • Pontosság, UW kollekció alapján • Histogram Intersection HSV színtérben, saját adathalmazon 98%-os pontosságot ért el 2004.11.11. BMF-NIK, IAR (10/13)

  11. Összefoglalás, kitekintés • Kitekintés • A színalapú technikákat ki kell egészíteni más típusú technikák használatával • A lekérdezések gyorsításához a B-fák valamely változatának implementálása, valamint OODB használata • Jelenlegi modellező algoritmusok gyorsítása, ill. más módszerek kipróbálása • Kamera kalibráció 2004.11.11. BMF-NIK, IAR (11/13)

  12. Hivatkozások • M.J. Swain and B.H. Ballard - “Color Indexing” Int’l J. Computer Vision, vol. 7, no. 1, pp. 11-32, 1991. • B. V. Funt, G. D. Finlayson– “Color Constant Color Indexing” IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (PAMIÖ, Bd. 17, Nr. 5, 1995, S. 522-529. • Yong Rui, Thomas S. Huang, Michael Ortega and Sharad Mehrotra: Relevance Feedback - „A Power Tool for Interactive Content-Based Image Retrieval” IEEE Transactions on Circuits and Video Technology, Special Issue on Segmentation, Description, and Retrieval of Video Content, pp644-655, Vol 8, No. 5, Sept, 1998 • A GIFT tesztjei elérhetők: http://woodworm.cs.uml.edu/~rprice/ep/mueller/ • Jonathan Owens, Andrew Hunter & Eric Fletcher - „A Fast Model-Free Morphology-Based Object Tracking Algorithm” http://www.bmva.ac.uk/bmvc/2002/papers/99/full_99.pdf • Marc Pollefeys - „3D Modelling from Images” http://www.esat.kuleuven.ac.be/~pollefey/tutorial/ • Thomas H. Cormen, Charles E. Leierson, Ronald L. Rivest, Clifford Stein – „Új algoritmusok”, Scolar Informatika kiadó, 2003. • C. Harris and M. Stephens – „A combined corner and edge detector” Fourth Alvey Vision Conference, pp.147-151, 1988. • Mubarak Shah - „Fundamentals Of Computer Vision” Computer Science Department University of Central Florida, Orlando, 1997. 2004.11.11. BMF-NIK, IAR (12/13)

  13. Köszönöm a figyelmet! Elérhetőségek: Kiss Attila (wampy@freemail.hu) Németh Tamás (pheenix@freemail.hu) Honlap: http://roberta.obuda.kando.hu/iar/2004_2005/FTT 2004.11.11. BMF-NIK, IAR (13/13)

More Related