Top Banner
Kiss Attila, Németh Tamás Budapesti Műszaki Főiskola Konzulensek: Sergyán Szabolcs, Vámossy Zoltán Mozgó objektumok sztereólátással támogatott tartalom alapú felismerése
20

Mozgó objektumok sztereólátással támogatott tartalom alapú felismerése

Jan 13, 2016

Download

Documents

evers

Mozgó objektumok sztereólátással támogatott tartalom alapú felismerése. Kiss Attila, Németh Tamás Budapesti Műszaki Főiskola Konzulensek: Sergyán Szabolcs, Vámossy Zoltán. A bemutató felépítése. Projekt ismertetés Rendszerfelépítés Használt technikák Sztereólátás Tartalom alapú felismerés - PowerPoint PPT Presentation
Welcome message from author
This document is posted to help you gain knowledge. Please leave a comment to let me know what you think about it! Share it to your friends and learn new things together.
Transcript
Page 1: Mozgó objektumok sztereólátással támogatott tartalom alapú felismerése

Kiss Attila, Németh Tamás

Budapesti Műszaki Főiskola

Konzulensek: Sergyán Szabolcs, Vámossy Zoltán

Mozgó objektumok sztereólátással támogatott tartalom alapú felismerése

Page 2: Mozgó objektumok sztereólátással támogatott tartalom alapú felismerése

2005.03.22. BMF-NIK OTDK 2005 2/20

A bemutató felépítése

Projekt ismertetés Rendszerfelépítés Használt technikák

Sztereólátás Tartalom alapú felismerés

Elért eredmények Összefoglalás, kitekintés

Page 3: Mozgó objektumok sztereólátással támogatott tartalom alapú felismerése

2005.03.22. BMF-NIK OTDK 2005 3/20

Projekt ismertetése

Célunk egy olyan kétkamerás megfigyelőrendszer készítése, amely képes: mozgó objektumokat észlelni

(Object Detecting) térben modellezni

(Stereo Vision) saját adatbázisában ahhoz hasonlókat keresni

(Content Based Image Retrival - CBIR)

Page 4: Mozgó objektumok sztereólátással támogatott tartalom alapú felismerése

2005.03.22. BMF-NIK OTDK 2005 4/20

Rendszerfelépítés

Kamerakezelő rendszer Mozgásdetektálás Modell előkészítés

Modellező rendszer Modellkészítés Megjelenítés

Tartalom-alapú képkinyerő rendszer (CBIR) Tulajdonságkinyerés Hasonlóságmérés Visszacsatolás

Page 5: Mozgó objektumok sztereólátással támogatott tartalom alapú felismerése

2005.03.22. BMF-NIK OTDK 2005 5/20

Kamerakezelő rendszer Objektum detektálás

Változások észlelése a háttérképhez képest A megváltozott terület jelölése

Kapcsolat a CBIR-rel Kamerakép A differenciakép legkisebb határoló téglalapja A differenciakép konvex burka által meghatározott

képrészlet elküldése Modell előkészítés (Jel alapú sztereo módszer)

Jellemző pontok keresése a Harris-féle sarokdetektáló módszerrel

C. Harris, M. Stephens – „A Combined Corner and Edge Detector”, Fourth Alvey Vision Conference, pp. 147-151, 1988.

Page 6: Mozgó objektumok sztereólátással támogatott tartalom alapú felismerése

2005.03.22. BMF-NIK OTDK 2005 6/20

Modellező rendszer

Modellkészítő Jellemző pontok megfeleltetése a bal és jobb oldali

kameraképen intenzitás kereszt korreláció segítségével

Mélységinformáció kinyerése a megfeleltetett pontok diszparitásának számításával

Korreláció alapú sztereó módszer Megjelenítés

Az elkészült modell megjelenítése OpenGL használatával

W.E. Snyder, H. Qi – “Machine Vision”, Cambridge University Press, 2004.

Page 7: Mozgó objektumok sztereólátással támogatott tartalom alapú felismerése

2005.03.22. BMF-NIK OTDK 2005 7/20

Tartalom alapú képkinyerés - 1

J. A. Lay, L. Guan – „Image Retrieval Based on Energy Histograms of the Low Frequency DCT Coefficients”, 2004.http://debut.cis.nctu.edu.tw/pages/slides/jeffrey/present2.pdf

Page 8: Mozgó objektumok sztereólátással támogatott tartalom alapú felismerése

2005.03.22. BMF-NIK OTDK 2005 8/20

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 Diszparitás térkép

B. V. Funt, G. D. Finlayson – “Color Constant Color Indexing” IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 17, No. 5, pp. 522-529, 1995.

Page 9: Mozgó objektumok sztereólátással támogatott tartalom alapú felismerése

2005.03.22. BMF-NIK OTDK 2005 9/20

Tartalom alapú képkinyerés - 3

Hasonlóságmérés Minkowski-féle távolságok Hisztogram metszet (Histogram Intersection)

Hierarchikus keresés (könyvtárszerkezet mintájára) Több dimenziós hasonlóság vizsgálat Visszacsatolás, Yong Rui technikája

Y. Rui, T.S. Huang, M. Ortega, S. Mehrotra - Relevance Feedback - „A Power Tool for Interactive Content-Based Image Retrieval” IEEE Transactions on Circuits and Video Technology, Vol. 8, No. 5, pp. 644-655, 1998.

Page 10: Mozgó objektumok sztereólátással támogatott tartalom alapú felismerése

2005.03.22. BMF-NIK OTDK 2005 10/20

Pontok megfeleltetése Jellemző pontok keresése

Jellemző pontok megfeleltetése

Page 11: Mozgó objektumok sztereólátással támogatott tartalom alapú felismerése

2005.03.22. BMF-NIK OTDK 2005 11/20

Korreláció alapú sztereó

Pentagon műholdas sztereóképei és diszparitástérképe

Saját képek és diszparitástérképe

Page 12: Mozgó objektumok sztereólátással támogatott tartalom alapú felismerése

2005.03.22. BMF-NIK OTDK 2005 12/20

Saját adatbázis elemei

Page 13: Mozgó objektumok sztereólátással támogatott tartalom alapú felismerése

2005.03.22. BMF-NIK OTDK 2005 13/20

Demo

Page 14: Mozgó objektumok sztereólátással támogatott tartalom alapú felismerése

2005.03.22. BMF-NIK OTDK 2005 14/20

Teszt eredmények (CBIR)

Néhány eredmény csoport teszteléssel

Page 15: Mozgó objektumok sztereólátással támogatott tartalom alapú felismerése

2005.03.22. BMF-NIK OTDK 2005 15/20

Tesztelés az UW kollekcióval

Pontosság a University of Washington kollekció alapján

H. Müller, W. Müller, S. Marchand-Maillet, T. Pun – “A Web-Based Evaluation System for CBIR”, 2004., http://woodworm.cs.uml.edu/~rprice/ep/mueller/

UW kollekció képei

RendszerVissza-csatolásnélkül

Négyvissza-

csatolással

Saját rendszer 30,83% 41,25%

GIFT rendszerhasználatával 53,92% 91,07%

Page 16: Mozgó objektumok sztereólátással támogatott tartalom alapú felismerése

2005.03.22. BMF-NIK OTDK 2005 16/20

Összefoglalás – 1

Két kamerás sztereó rendszer Mozgásészlelés Modellezés Diszparitás térkép továbbítása CBIR felé

Tartalom alapú képkinyerés Indexelési technikákkal plugin-ezhető Automatikusan elkészíti az indexeket

Szín alapú Textúra alapú Mélység alapú

Page 17: Mozgó objektumok sztereólátással támogatott tartalom alapú felismerése

2005.03.22. BMF-NIK OTDK 2005 17/20

Összefoglalás – 2

Szemantikus interpretáció Szöveges leírás Hierarchikus adatbázis kiépítés

Lekérdezések típusa NN – legközelebbi szomszédok

Visszacsatolás Automatikus tesztelés és kiértékelés

Tárolás Összehasonlítás

Page 18: Mozgó objektumok sztereólátással támogatott tartalom alapú felismerése

2005.03.22. BMF-NIK OTDK 2005 18/20

Kitekintés

Új tulajdonságkinyerési technikák implementálása

Alkalmazott modellező algoritmusok gyorsítása és javítása

OODB használata

Page 19: Mozgó objektumok sztereólátással támogatott tartalom alapú felismerése

2005.03.22. BMF-NIK OTDK 2005 19/20

Hivatkozások M.J. Swain, 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, Vol. 17, No. 5, pp. 522-529, 1995. Y. Rui, T. S. Huang, M. Ortega, S. Mehrotra - Relevance Feedback - „A Power Tool

for Interactive Content-Based Image Retrieval” IEEE Transactions on Circuits and Video Technology, Vol 8, No. 5, pp. 644-655, 1998.

J. Owens, A. Hunter, E. Fletcher - „A Fast Model-Free Morphology-Based Object Tracking Algorithm”http://www.bmva.ac.uk/bmvc/2002/papers/99/full_99.pdf

M. Pollefeys - „3D Modelling from Images” http://www.esat.kuleuven.ac.be/~pollefey/tutorial/

C. Harris, M. Stephens – „A Combined Corner and Edge Detector” Fourth Alvey Vision Conference, pp.147-151, 1988.

H. Müller, W. Müller, Stephane Marchand-Maillet, Thierry Pun – “A Web-Based Evaluation System for CBIR” http://woodworm.cs.uml.edu/~rprice/ep/mueller/

W.E. Snyder, H. Qi – “Machine Vision”, Cambridge University Press, 2004.

Page 20: Mozgó objektumok sztereólátással támogatott tartalom alapú felismerése

2005.03.22. BMF-NIK OTDK 2005 20/20

Köszönöm a figyelmet!

Elérhetőségek:

Kiss Attila ([email protected])

Németh Tamás ([email protected])

Honlap:

http://roberta.obuda.kando.hu/iar/2004_2005/FTT