Введение
Видеоотслеживание — это процесс определения местоположения движущегося объекта (или нескольких объектов) во времени с помощью камеры. Оно имеет широкий спектр применений, в том числе: взаимодействие человека и компьютера, системы безопасности и видеонаблюдение, видеосвязь и сжатие, дополненная реальность, управление транспортными потоками, медицинская визуализация и видеомонтаж. Видеоотслеживание может быть длительным процессом из-за большого объема данных, содержащихся в видео. Дополнительную сложность представляет возможная необходимость использования методов распознавания объектов для отслеживания, что само по себе является непростой задачей.
Алгоритмы
Для выполнения видеоотслеживания алгоритм анализирует последовательные видеокадры и определяет перемещение объектов между ними. Существует множество алгоритмов, каждый из которых имеет свои преимущества и недостатки. При выборе алгоритма важно учитывать предполагаемое применение. Система визуального отслеживания состоит из двух основных компонентов: представление и локализация объекта, а также фильтрация и ассоциация данных. Представление и локализация объекта – преимущественно процесс «снизу вверх». Эти методы предоставляют различные инструменты для идентификации движущегося объекта. Успешное обнаружение и отслеживание объекта зависят от выбранного алгоритма. Например, отслеживание по пятнам полезно для идентификации движения человека, поскольку его силуэт динамически меняется. Обычно вычислительная сложность этих алгоритмов невелика. Ниже приведены некоторые распространенные алгоритмы представления и локализации объектов:
Kernel based tracking (mean shift tracking): an iterative localization procedure based on the maximization of a similarity measure (Bhattacharyya coefficient). Contour tracking: detection of object boundary (e. g. active contours or Condensation algorithm). Contour tracking methods iteratively evolve an initial contour initialized from the previous frame to its new position in the current frame. This approach to contour tracking directly evolves the contour by minimizing the contour energy using gradient descent. Filtering and data association is mostly a top down process, which involves incorporating prior information about the scene or object, dealing with object dynamics, and evaluation of different hypotheses. These methods allow the tracking of complex objects along with more complex object interaction like tracking objects moving behind obstructions. Additionally the complexity is increased if the video tracker (also named TV tracker or target tracker) is not mounted on rigid foundation (on shore) but on a moving ship (off shore), where typically an inertial measurement system is used to pre stabilize the video tracker to reduce the required dynamics and bandwidth of the camera system. The computational complexity for these algorithms is usually much higher. The following are some common filtering algorithms:
Kalman filter: an optimal recursive Bayesian filter for linear functions subjected to Gaussian noise. It is an algorithm that uses a series of measurements observed over time, containing noise (random variations) and other inaccuracies, and produces estimates of unknown variables that tend to be more precise than those based on a single measurement alone. Particle filter: useful for sampling the underlying state space distribution of nonlinear and non Gaussian processes.
Отслеживание на основе ядра (отслеживание среднего сдвига): итеративная процедура локализации, основанная на максимизации меры сходства (коэффициент Бхаттачарьи). Отслеживание контуров: определение границы объекта (например, активные контуры или алгоритм конденсации). Методы отслеживания контуров итеративно изменяют начальный контур, инициализированный из предыдущего кадра, до его нового положения в текущем кадре. Этот подход к отслеживанию контуров напрямую изменяет контур, минимизируя его энергию с помощью градиентного спуска. Фильтрация и ассоциация данных – преимущественно процесс «сверху вниз», включающий использование априорной информации о сцене или объекте, учет динамики объекта и оценку различных гипотез. Эти методы позволяют отслеживать сложные объекты, а также более сложное взаимодействие между ними, например, отслеживание объектов, движущихся за препятствиями. Кроме того, сложность возрастает, если видеотрекер (также называемый ТВ-трекером или трекером цели) установлен не на стационарном основании (на берегу), а на движущемся корабле (в море), где обычно используется инерциальная измерительная система для предварительной стабилизации видеотрекера, что позволяет снизить требуемую динамику и полосу пропускания системы камер. Вычислительная сложность этих алгоритмов обычно значительно выше. Ниже приведены некоторые распространенные алгоритмы фильтрации:
Kernel based tracking (mean shift tracking): an iterative localization procedure based on the maximization of a similarity measure (Bhattacharyya coefficient). Contour tracking: detection of object boundary (e. g. active contours or Condensation algorithm). Contour tracking methods iteratively evolve an initial contour initialized from the previous frame to its new position in the current frame. This approach to contour tracking directly evolves the contour by minimizing the contour energy using gradient descent. Filtering and data association is mostly a top down process, which involves incorporating prior information about the scene or object, dealing with object dynamics, and evaluation of different hypotheses. These methods allow the tracking of complex objects along with more complex object interaction like tracking objects moving behind obstructions. Additionally the complexity is increased if the video tracker (also named TV tracker or target tracker) is not mounted on rigid foundation (on shore) but on a moving ship (off shore), where typically an inertial measurement system is used to pre stabilize the video tracker to reduce the required dynamics and bandwidth of the camera system. The computational complexity for these algorithms is usually much higher. The following are some common filtering algorithms:
Kalman filter: an optimal recursive Bayesian filter for linear functions subjected to Gaussian noise. It is an algorithm that uses a series of measurements observed over time, containing noise (random variations) and other inaccuracies, and produces estimates of unknown variables that tend to be more precise than those based on a single measurement alone. Particle filter: useful for sampling the underlying state space distribution of nonlinear and non Gaussian processes.
Фильтр Калмана: оптимальный рекурсивный байесовский фильтр для линейных функций, подверженных гауссовскому шуму. Это алгоритм, использующий серию измерений, полученных во времени и содержащих шум (случайные отклонения) и другие неточности, для получения оценок неизвестных переменных, которые, как правило, более точны, чем оценки, основанные на единственном измерении. Фильтр частиц: полезен для выборки базового распределения пространства состояний нелинейных и негауссовских процессов.
Kernel based tracking (mean shift tracking): an iterative localization procedure based on the maximization of a similarity measure (Bhattacharyya coefficient). Contour tracking: detection of object boundary (e. g. active contours or Condensation algorithm). Contour tracking methods iteratively evolve an initial contour initialized from the previous frame to its new position in the current frame. This approach to contour tracking directly evolves the contour by minimizing the contour energy using gradient descent. Filtering and data association is mostly a top down process, which involves incorporating prior information about the scene or object, dealing with object dynamics, and evaluation of different hypotheses. These methods allow the tracking of complex objects along with more complex object interaction like tracking objects moving behind obstructions. Additionally the complexity is increased if the video tracker (also named TV tracker or target tracker) is not mounted on rigid foundation (on shore) but on a moving ship (off shore), where typically an inertial measurement system is used to pre stabilize the video tracker to reduce the required dynamics and bandwidth of the camera system. The computational complexity for these algorithms is usually much higher. The following are some common filtering algorithms:
Kalman filter: an optimal recursive Bayesian filter for linear functions subjected to Gaussian noise. It is an algorithm that uses a series of measurements observed over time, containing noise (random variations) and other inaccuracies, and produces estimates of unknown variables that tend to be more precise than those based on a single measurement alone. Particle filter: useful for sampling the underlying state space distribution of nonlinear and non Gaussian processes.