Đang tải... (xem toàn văn)
Luận văn, khóa luận, chuyên đề, tiểu luận, quản trị, khoa học, tự nhiên, kinh tế
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN BỘ MÔN CÔNG NGHỆ TRI THỨC LÊ NGUYỄN TƯỜNG VŨ - NGUYỄN MINH TRANG ỨNG DỤNG LỌC PARTICLE TRONG BÀI TOÁN THEO VẾT ĐỐI TƯỢNG KHOÁ LUẬN CỬ NHÂN TIN HỌC TP HCM, 2005 TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN BỘ MÔN CÔNG NGHỆ TRI THỨC LÊ NGUYỄN TƯỜNG VŨ - 0112082 NGUYỄN MINH TRANG - 0112159 ỨNG DỤNG LỌC PARTICLE TRONG BÀI TOÁN THEO VẾT ĐỐI TƯỢNG KHOÁ LUẬN CỬ NHÂN TIN HỌC GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN T.S LÊ HOÀI BẮC NIÊN KHÓA 2001 - 2005 LỜI CẢM ƠN Đầu tiên, xin chân thành gửi lời tri ân đến Thầy Lê Hồi Bắc Luận này khơng thể hồn thành khơng có hướng dẫn, tin tưởng tạo hội thầy Chúng em xin chân thành cảm ơn bảo thầy Chúng xin chân thành gửi lời tri ân đến Thầy Phạm Nam Trung Thầy tận tình hướng dẫn, giúp đỡ, góp ý cho chúng em thời gian qua, tiếp thêm động lực ý chí, giúp chúng em hoàn thành luận văn Chúng em xin trân trọng cảm ơn quý Thầy cô Khoa Công nghệ thông tin trường Đại học Khoa học Tự nhiên Tp.Hồ Chí Minh tận tình giảng dạy, truyền đạt kiến thức quý báu tạo điều kiện cho chúng em thực luận văn Đề tài thuộc lĩnh vựa nghiên cứu giới lại Việt Nam cộng thêm lực hạn chế người thực đề tài chắn chưa hoàn thiện có nhiều sai sót Chúng tơi mong nhận nhiều ý kiến đóng góp giúp để đề tài hồn thiện ứng dụng thực tiễn… Tp.HCM, 7/2005 Sinh viên thực Lê Nguyễn Tường Vũ Nguyễn Minh Trang i Nhận xét giáo viên hướng dẫn ii Nhận xét giáo viên phản biện iii TÓM TẮT LUẬN VĂN Lọc Particle phương pháp thành cơng tốn theo vết đối tượng theo thời gian thực Nó phương pháp tập trung nhiều nghiên cứu khắc phục nhược điểm phương pháp cổ điển lọc Kalman, so khớp mẫu (Template Matching)… Trong luận văn này, trình bày sở lý thuyết phương pháp lọc Particle, hai phương pháp mở rộng lọc Particle: lọc Particle kết hợp với Mean shift ứng dụng cho toán theo vết đối tượng, lọc Particle ứng dụng cho toán theo vết nhiều đối tượng Qua khảo sát cài đặt thử nghiệm cho thấy, hai phương pháp thật hai phương pháp mạnh mẽ hiệu giải pháp cho toán theo vết đối tượng thực tế Một số từ khóa: lọc Particle (Particle Filter), theo vết đối tượng (object tracking), phát chuyển động (motion detection), ước lượng Bayesian (Bayesian Estimation) iv MỞ ĐẦU Theo dõi đối tượng theo thời gian thực (real-time object tracking) công đoạn quan trọng nhiều ứng dụng thị giác máy tính (computer vision applications) Những hệ thống thuộc loại kể là: hệ thống quan sát – theo dõi đối tượng, hệ thống giao diện người dùng dựa vào cảm nhận (perceptual user interface), phịng thơng minh, hệ thống nén video dựa vào đối tượng (object-based video compression) hệ thống thông minh hỗ trợ tài xế lái xe tự động Mặc dù nghiên cứu nhiều năm, toán “theo dõi đối tượng” vấn đề nghiên cứu mở ngày Mức khó khăn vấn đề phụ thuộc nhiều vào đối tượng phát theo vết Hiện nay, có nhiều phương pháp theo vết như: So khớp mẫu (Template Matching), Mean shift, lọc Kalman, lọc Particle … Mỗi phương pháp có điểm mạnh điểm yếu riêng, nhiên phương pháp lọc Particle khắc phục nhược điểm phương pháp khác như: theo vết đối tượng theo thời gian thực, theo vết tốt đối tượng trường hợp phi tuyến nhiễu Gauss … Với mong muốn tiếp cận hướng nghiên cứu giới có nhiều ứng dụng thực tế Việt Nam, đầu tư thực đề tài “ỨNG DỤNG LỌC PARTICLE TRONG BÀI TOÁN THEO VẾT ĐỐI TƯỢNG” với hai mục đích: • Tìm hiểu phương pháp theo vết “lọc Particle” • Ứng dụng phương pháp toán theo vết đối tượng Luận trình bày gồm bốn chương: • Chương 1: Tổng quan toán theo dõi đối tượng, giới thiệu chung toán theo dõi đối tượng bao gồm: giới thiệu, ứng dụng, thách thức với hướng tiếp cận Đồng thời đưa vấn đề mà đề tài tập trung: phương pháp theo vết thơng dụng v • Chương 2: Lọc Particle, giới thiệu phương pháp mà đề tài hướng đến: lọc Particle Trong chương này, trình bày từ tổng quan sở lý thuyết phương pháp lọc Particle • Chương 3: Ứng dụng lọc Particle toán theo vết đối tượng, giới thiệu áp dụng phương pháp lọc Particle toán theo vết đối tượng thực tế, với hai phuơng pháp mở rộng lọc Particle mà đề tài hướng đến: áp dụng phương pháp lọc Particle kết hợp với Mean shift toán theo vết đối tượng; áp dụng phương pháp lọc Particle toán theo vết nhiều đối tượng (thuật tốn ODAPF) • Chương 4: Kết luận, tổng kết lại phần nghiên cứu, tóm tắt lại kết đạt được, đồng thời đưa số hướng phát triển cho việc giải toán vi MỤC LỤC LỜI CẢM ƠN .i Nhận xét giáo viên hướng dẫn ii Nhận xét giáo viên phản biện iii TÓM TẮT LUẬN VĂN iv MỞ ĐẦU v MỤC LỤC .vii Danh mục hình vẽ x Danh mục bảng biểu xii Tổng quan bái toán theo dõi đối tượng .1 1.1 Giới thiệu 1.2 Hệ thống theo dõi đối tượng 1.2.1 Phát đối tượng 1.2.2 Phân đoạn .5 1.2.3 Theo vết đối tượng 1.3 Các phương pháp theo vết thông thường 1.3.1 So khớp mẫu (Template matching) 1.3.2 Theo vết Meanshift 1.3.3 Tiếp cận Bayesian 1.4 Kết luận 14 Lọc Particle 15 2.1 Giới thiệu 15 2.2 Nền tảng toán học 17 2.2.1 Phương pháp Monte Carlo 19 2.2.2 Phương pháp hàm tích lũy xác suất nghịch đảo 22 vii 2.2.3 Phương pháp lấy mẫu loại trừ 23 2.2.4 Phương pháp Metropolis-Hasting 24 2.2.5 Phương pháp lấy mẫu quan trọng 27 2.3 Phương pháp lấy mẫu quan trọng .31 2.4 Giả lập thuật toán SIS 34 2.5 Các vấn đề thuật toán SIS 37 2.5.1 Sự thối hóa thuật tốn SIS .37 2.5.2 Vấn đề chọn hàm mật độ đề xuất 40 2.5.3 Tái chọn mẫu 43 2.6 Thuật toán lọc Particle 50 2.7 Giả lập thuật toán lọc Particle .52 2.8 Nhận xét 56 Mở rộng lọc Particle ứng dụng theo vết đối tượng dựa vào video 58 3.1 Mở rộng lọc Particle .58 3.1.1 Multi-modal Particle Filter 60 3.1.2 Thuật toán ODAPF 66 3.1.3 Thuật toán MeanShift Particle .70 3.2 Ứng dụng 75 3.2.1 Phát đối tượng 76 3.2.2 Theo vết đối tượng .81 3.3 Kết 84 3.3.1 Kết định tính 84 3.3.2 Kết định lượng 90 3.4 Kết luận 92 Kết luận hướng phát triển 93 4.1 Kết luận 93 viii ... 3: Ứng dụng lọc Particle toán theo vết đối tượng, giới thiệu áp dụng phương pháp lọc Particle toán theo vết đối tượng thực tế, với hai phuơng pháp mở rộng lọc Particle mà đề tài hướng đến: áp dụng. .. có nhiều ứng dụng thực tế Việt Nam, đầu tư thực đề tài ? ?ỨNG DỤNG LỌC PARTICLE TRONG BÀI TỐN THEO VẾT ĐỐI TƯỢNG” với hai mục đích: • Tìm hiểu phương pháp theo vết ? ?lọc Particle? ?? • Ứng dụng phương... toán lọc Particle 50 2.7 Giả lập thuật toán lọc Particle .52 2.8 Nhận xét 56 Mở rộng lọc Particle ứng dụng theo vết đối tượng dựa vào video 58 3.1 Mở rộng lọc Particle
