Đang tải... (xem toàn văn)
Tìm hiểu các đặc trưng sinh trắc ảnh khuôn mặt, nghiên cứu ứng dụng của phép biến đổi KL và phân tích thành các thành phần chính PCA trong trích chọn đặc trưng khuôn mặt
Tỡm hiu bi toỏn phỏt hin i tng chuyn ng Sinh viên: Bùi Cao Phát CTL201 1 PHN M U Trong thi i ngy nay cụng ngh thụng tin hu nh ó thõm nhp vo ton b cỏc lnh vc i sng xó hi. Xó hi cng phỏt trin thỡ nhu cu v cụng ngh thụng tin ngy cng cao, do vy d liu s hu nh khụng cũn xa l i vi mi ngi chỳng ta. Trong mi lnh vc cỏc ng dng cụng ngh thụng tin ó tr giỳp con ngi rt nhiu. Hin nay, thụng tin hỡnh nh úng vai trũ rt quan trng trong trao i thụng tin, bi phn ln cỏc thụng tin m con ngi thu nhn c u thụng qua th giỏc. Trong cỏc lnh vc cụng ngh thụng tin thỡ lnh vc giỏm sỏt t ng ó v ang thu hỳt c nhiu s quan tõm ca cỏc nhúm nghiờn cu trong v ngoi nc. Cựng vi s phỏt trin ca sc mnh mỏy tớnh, cỏc h thng giỏm sỏt t ng ngy cng tinh vi v hin i ó tr giỳp con ngi rt nhiu trong vic bo v an ninh, giỏm sỏt giao thụng, v.v nc ta hin nay, lnh vc giỏm sỏt t ng cng ó cú nhng bc phỏt trin ỏng k. Tuy nhiờn, nú ch mi da trờn nn tng phn cng v cng cha c ỏp dng nhiu trong thc t. Vic gii quyt bi toỏn ny theo hng tip cn s dng phn mm cha c quan tõm phỏt trin. Do vy em la chn ti: Tỡm hiu bi toỏn phỏt hin i tng chuyn ng. Trong khuụn kh khúa lun ny em tp trung trỡnh by v cỏc k thut tr nh v ng dng cỏc k thut ny gii quyt mt bi toỏn quan trng v then cht trong lnh vc giỏm sỏt t ng ú l bi toỏn phỏt hin t ng i tng chuyn ng thụng qua web camera. Ni dung chớnh ca khúa lun bao gm cỏc phn sau: phn m u, phn kt lun, ba chng ni dung, c th: - Chng 1: v x lý nh v bi toỏn phỏt hin i tng chuyn ng - Chng 2: Phỏt hin i tng chuyn ng da vo k thut tr nh - Chng 3: Chng trỡnh th nghim Tỡm hiu bi toỏn phỏt hin i tng chuyn ng Sinh viên: Bùi Cao Phát CTL201 2 Chng 1: KHI QUT V X Lí NH V PHT HIN I TNG 1.1. KHI QUT V X Lí NH 1.1.1. X lý nh l gỡ? Con ngi thu nhn thụng tin qua cỏc giỏc quan, trong ú th giỏc úng vai trũ quan trng nht. Nhng nm tr li õy vi s phỏt trin ca phn cng mỏy tớnh, x lý nh v ho ú phỏt trin mt cỏch mnh m v cú nhiu ng dng trong cuc sng. X lý nh v ho úng mt vai trũ quan trng trong tng tỏc ngi mỏy. Quỏ trỡnh x lý nh c xem nh l quỏ trỡnh thao tỏc nh u vo nhm cho ra kt qu mong mun. Kt qu u ra ca mt quỏ trỡnh x lý nh cú th l mt nh tt hn hoc mt kt lun. Hỡnh 1.1. Quỏ trỡnh x lý nh nh cú th xem l tp hp cỏc im nh v mi im nh c xem nh l c trng cng sỏng hay mt du hiu no ú ti mt v trớ no ú ca i tng trong khụng gian v nú cú th xem nh mt hm n bin P(c 1 , c 2 , ., c n ). Do ú, nh trong x lý nh cú th xem nh nh n chiu. S tng quỏt ca mt h thng x lý nh: Hỡnh 1.2. Cỏc bc c bn trong mt h thng x lý nh Lu tr Thu nhn nh (Scanner, Camera,Sensor) Tin x lý Trớch chn c im H quyt nh i sỏnh rỳt ra kt lun Hu x lý X Lí NH nh nh Tt hn Kt lun Tỡm hiu bi toỏn phỏt hin i tng chuyn ng Sinh viên: Bùi Cao Phát CTL201 3 1.1.2. Cỏc vn c bn trong x lý nh 1.1.2.1. Mt s khỏi nim * nh v im nh: im nh c xem nh l du hiu hay cng sỏng ti 1 to trong khụng gian ca i tng v nh c xem nh l 1 tp hp cỏc im nh. * Mc xỏm, mu L s cỏc giỏ tr cú th cú ca cỏc im nh ca nh Nh ta ó bit, nh trong thc t l nh liờn tc c v khụng gian ln giỏ tr sỏng. Mun x lý nh trờn mỏy tớnh ta cn phi s húa nh, tc l a nh t thc t vo mỏy tớnh. a nh vo trong mỏy tớnh chỳng ta cú th dựng cỏc thit b thu nhn nh: camera cng vi b chuyn i tng t s AD (Analog to Digital) hoc mỏy quột chuyờn dng. Cỏc thit b thu nhn cú th cho nh trng en B/W vi mt t 400 n 600 dpi. Vi nh B/W mc mu z l 0 hoc 1. Vi nh a cp xỏm, mc xỏm bin thiờn t 0 n 255. 1.1.2.3. Biu din nh Sau quỏ trỡnh s húa ta s thu c mt ma trn tng ng vi nh cn xột, mi phn t ca ma trn tng ng vi mt im nh. Cỏc im ny thng c c trng bi ta mu RGB tng ng vi nú trong h ta mu c bn sau: Hỡnh 1.3: H ta mu RGB Tỡm hiu bi toỏn phỏt hin i tng chuyn ng Sinh viên: Bùi Cao Phát CTL201 4 V mt toỏn hc ta cú th xem nh nh l mt hm hai bin f(x,y) vi x,y l cỏc bin ta . Giỏ tr s ti im (x,y) tng ng vi giỏ tr xỏm hoc sỏng ca nh. nh cú th c biu din theo mt trong hai mụ hỡnh sau õy: Mụ hỡnh Raster: l mụ hỡnh biu din nh ph bin nht hin nay. nh c biu din di dng ma trn cỏc im nh. Tựy theo nhu cu thc t m mi im nh cú th c biu din bi mt hay nhiu bit. Mụ hỡnh Raster phự hp cho vic thu nhn v hin th nh. Mụ hỡnh vector: bờn cnh mc ớch tit kim khụng gian lu tr, d dng hin th v in n, cỏc nh biu din theo mụ hỡnh vector cũn cú u im cho phộp d dng la trn, sao chộp, di chuyn, tỡm kim, v.v Trong mụ hỡnh ny ngi ta s dng hng vectot ca cỏc im nh lõn cn mó húa v tỏi to nh ban u. Cỏc nh vector c thu nhnh trc tip t cỏc thit b s húa nh Digitalize hoc chuyn i t cỏc nh Raster thụng qua cỏc chng trỡnh vector húa. Khi x lý cỏc nh Raster chỳng ta cú th quan tõm n mi quan h trong vựng lõn cn ca cỏc im nh. Cỏc im nh cú th xp hng trờn mt li hỡnh vuụng, hoc li lc giỏc hoc theo mt cỏch hon ton ngu nhiờn vi nhau. Cỏch sp xp theo li hỡnh vuụng c quan tõm nhiu nht v cú hai khỏi nim sau: im 4 lỏng ging v im 8 lỏng ging. Hỡnh v 1.4 di õy mụ t cỏc khỏi nin ny: 1.1.2.4. Kh nhiu Cú 2 loi nhiu c bn trong quỏ trỡnh thu nhn nh Nhiu h thng: l nhiu cú quy lut cú th kh bng cỏc phộp bin i Nhiu ngu nhiờn: vt bn khụng rừ nguyờn nhõn khc phc bng cỏc phộp lc Hỡnh 1.4: im 4 lỏng ging v 8 lỏng ging Tỡm hiu bi toỏn phỏt hin i tng chuyn ng Sinh viên: Bùi Cao Phát CTL201 5 1.1.2.5. Nn chnh bin dng nh thu nhn thng b bin dng do cỏc thit b quang hc v in t. nh thu nhn nh mong mun Hỡnh 1.5. nh thu nhn v nh mong mun khc phc ngi ta s dng cỏc phộp chiu, cỏc phộp chiu thng c xõy dng trờn tp cỏc im iu khin. Gi s (P i , P i ) i = n,1 cú n cỏc tp iu khin Tỡm hm f: P i f (P i ) sao cho min)( 2 ' 1 ii n i PPf Gi s nh b bin i ch bao gm: Tnh tin, quay, t l, bin dng bc nht tuyn tớnh. Khi ú hm f cú dng: f (x, y) = (a 1 x + b 1 y + c 1 , a 2 x + b 2 y + c 2 ) Ta cú: n i iiiiii n i ycybxaxcybxaPiPif 1 2 ' 222 2 ' 111 2' 1 ))(( cho min n i n i n i iii n i n i n i ii n i iiii n i n i n i ii n i iiii xncybxa xyycybyxa xxxcyxbxa c b a 1 1 1 ' 111 1 1 1 ' 1 1 2 11 1 1 1 ' 1 11 2 1 1 1 1 0 0 0 Gii h phng trỡnh tuyn tớnh tỡm c a 1 , b 1 , c 1 Tng t tỡm c a 2 , b 2 , c 2 Xỏc nh c hm f P i P i f(P i ) Tỡm hiu bi toỏn phỏt hin i tng chuyn ng Sinh viên: Bùi Cao Phát CTL201 6 1.1.2.6. Chnh mc xỏm Nhm khc phc tớnh khụng ng u ca h thng gõy ra. Thụng thng cú 2 hng tip cn: Gim s mc xỏm: Thc hin bng cỏch nhúm cỏc mc xỏm gn nhau thnh mt bú. Trng hp ch cú 2 mc xỏm thỡ chớnh l chuyn v nh en trng. ng dng: In nh mu ra mỏy in en trng. Tng s mc xỏm: Thc hin ni suy ra cỏc mc xỏm trung gian bng k thut ni suy. K thut ny nhm tng cng mn cho nh 1.1.2.7. Phõn tớch nh L khõu quan trng trong quỏ trỡnh x lý nh tin ti hiu nh. Trong phõn tớch nh vic trớch chn c im l mt bc quan trng. Cỏc c im ca i tng c trớch chn tu theo mc ớch nhn dng trong quỏ trỡnh x lý nh. Cú th nờu ra mt s c im ca nh sau õy: c im khụng gian: Phõn b mc xỏm, phõn b xỏc sut, biờn , im un v.v c im bin i: Cỏc c im loi ny c trớch chn bng vic thc hin lc vựng (zonal filtering). Cỏc b vựng c gi l mt n c im (feature mask) thng l cỏc khe hp vi hỡnh dng khỏc nhau (ch nht, tam giỏc, cung trũn v.v ) c im biờn v ng biờn: c trng cho ng biờn ca i tng v do vy rt hu ớch trong vic trớch trn cỏc thuc tớnh bt bin c dựng khi nhn dng i tng. Cỏc c im ny cú th c trớch chn nh toỏn t gradient, toỏn t la bn, toỏn t Laplace, toỏn t chộo khụng (zero crossing) v.v Vic trớch chn hiu qu cỏc c im giỳp cho vic nhn dng cỏc i tng nh chớnh xỏc, vi tc tớnh toỏn cao v dung lng nh lu tr gim xung. 1.1.2.8. Nhn dng Nhn dng t ng (automatic recognition), mụ t i tng, phõn loi v phõn nhúm cỏc mu l nhng vn quan trng trong th giỏc mỏy, c ng dng trong nhiu ngnh khoa hc khỏc nhau. Tuy nhiờn, mt cõu hi t ra l: mu (pattern) l gỡ? Watanabe, mt trong nhng ngi i u trong lnh vc ny ó nh ngha: Ngc li vi hn lon (chaos), mu l mt thc th (entity), c xỏc nh mt cỏch ang ỏng Tỡm hiu bi toỏn phỏt hin i tng chuyn ng Sinh viên: Bùi Cao Phát CTL201 7 (vaguely defined) v cú th gỏn cho nú mt tờn gi no ú. Vớ d mu cú th l nh ca võn tay, nh ca mt vt no ú c chp, mt ch vit, khuụn mt ngi hoc mt ký tớn hiu ting núi. Khi bit mt mu no ú, nhn dng hoc phõn loi mu ú cú th: Hoc phõn loi cú mu (supervised classification), chng hn phõn tớch phõn bit (discriminant analyis), trong ú mu u vo c nh danh nh mt thnh phn ca mt lp ó xỏc nh. Hoc phõn loi khụng cú mu (unsupervised classification hay clustering) trong ú cỏc mu c gỏn vo cỏc lp khỏc nhau da trờn mt tiờu chun ng dng no ú. Cỏc lp ny cho n thi im phõn loi vn cha bit hay cha c nh danh. H thng nhn dng t ng bao gm ba khõu tng ng vi ba giai on ch yu sau õy: 1 o . Thu nhn d liu v tin x lý. 2 o . Biu din d liu. 3 o . Nhn dng, ra quyt nh. Bn cỏch tip cn khỏc nhau trong lý thuyt nhn dng l: 1 o . i sỏnh mu da trờn cỏc c trng c trớch chn. 2 o . Phõn loi thng kờ. 3 o . i sỏnh cu trỳc. 4 o . Phõn loi da trờn mng n-ron nhõn to. Trong cỏc ng dng rừ rng l khụng th ch dựng cú mt cỏch tip cn n l phõn loi ti u do vy cn s dng cựng mt lỳc nhiu phng phỏp v cỏch tip cn khỏc nhau. Do vy, cỏc phng thc phõn loi t hp hay c s dng khi nhn dng v nay ó cú nhng kt qu cú trin vng da trờn thit k cỏc h thng lai (hybrid system) bao gm nhiu mụ hỡnh kt hp. Vic gii quyt bi toỏn nhn dng trong nhng ng dng mi, ny sinh trong cuc sng khụng ch to ra nhng thỏch thc v thut gii, m cũn t ra nhng yờu cu v tc tớnh toỏn. c im chung ca tt c nhng ng dng ú l nhng c im c trng cn thit thng l nhiu, khụng th do chuyờn gia xut, m phi c trớch chn da trờn cỏc th tc phõn tớch d liu. Tìm hiểu bài tốn phát hiện đối tƣợng chuyển động Sinh viªn: Bïi Cao Ph¸t – CTL201 8 1.1.2.9. Nén ảnh Nhằm giảm thiểu khơng gian lưu trữ. Thường được tiến hành theo cả hai cách khuynh hướng là nén có bảo tồn và khơng bảo tồn thơng tin. Nén khơng bảo tồn thì thường có khả năng nén cao hơn nhưng khả năng phục hồi thì kém hơn. Trên cơ sở hai khuynh hướng, có 4 cách tiếp cận cơ bản trong nén ảnh: Nén ảnh thống kê: Kỹ thuật nén này dựa vào việc thống kê tần xuất xuất hiện của giá trị các điểm ảnh, trên cơ sở đó mà có chiến lược mã hóa thích hợp. Một ví dụ điển hình cho kỹ thuật mã hóa này là *.TIF Nén ảnh khơng gian: Kỹ thuật này dựa vào vị trí khơng gian của các điểm ảnh để tiến hành mã hóa. Kỹ thuật lợi dụng sự giống nhau của các điểm ảnh trong các vùng gần nhau. Ví dụ cho kỹ thuật này là mã nén *.PCX Nén ảnh sử dụng phép biến đổi: Đây là kỹ thuật tiếp cận theo hướng nén khơng bảo tồn và do vậy, kỹ thuật thướng nến hiệu quả hơn. *.JPG chính là tiếp cận theo kỹ thuật nén này. Nén ảnh Fractal: Sử dụng tính chất Fractal của các đối tượng ảnh, thể hiện sự lặp lại của các chi tiết. Kỹ thuật nén sẽ tính tốn để chỉ cần lưu trữ phần gốc ảnh và quy luật sinh ra ảnh theo ngun lý Fractal 1.2.VIDEO VÀ BÀI TỐN PHÁT HIỆN ĐỐI TƢỢNG CHUYỂN ĐỘNG 1.2.1. Một số khái niệm Video là tập hợp các khung hình (frames), mỗi khung hình là một ảnh. Shot (lia) là một đơn vị cơ sở của video. Một lia là một đơn vị vật lý của dòng video, gồm chuỗi các khung hình liên tiếp, khơng thể chia nhỏ hơn. Scene (cảnh) là các đơn vị logic của dòng video, một cảnh gồm các lia liên quan về khơng gian và liền kề về thời gian, cùng mơ tả một nội dung ngữ nghĩa hoặc một tình tiết. Cấu trúc phân cấp của Video được mơ tả trong hình vẽ 1.6: Hình 1.6: Cấu trúc phân cấp của video Tỡm hiu bi toỏn phỏt hin i tng chuyn ng Sinh viên: Bùi Cao Phát CTL201 9 Khi phim c chiu cỏc khung hỡnh ln lt c hin th mt tc nht nh. Tc thng thy cỏc nh dng video l 25 hỡnh/s hoc 30 hỡnh/s. Nh vy trong mt gi video s khung hỡnh tng ng l 108000 hoc 9000. Phõn on video l quỏ trỡnh phõn tớch v chia ni dung hỡnh nh video thnh cỏc n v c s gi l cỏc lia (shot). Vic ly mu chớnh l chn gn ỳng mt khung hỡnh video i din cho mi lia (hoc nhiu hn tựy theo phc tp ca ni dung hỡnh nh ca lia), v c gi l cỏc khung khoỏ. Khung khoỏ l khung hỡnh i din mụ t ni dung chớnh ca shot. Quỏ trỡnh phõn on d liu video tin hnh phõn tớch, phỏt hin s chuyn i t lia ny sang lia khỏc hay chớnh l s phỏt hin ranh gii gia cỏc lia (ú chớnh l s khỏc nhau gia cỏc khung hỡnh lin k). Hỡnh v 1.7 sau õy mụ t s chuyn i gia cỏc lia Trong hỡnh v trờn s chuyn i lia xy ra gia khung hỡnh th 3 v th 4 1.2.2. Mt s thuc tớnh c trng ca video Video cú 4 c tớnh chung l: mu (color), kt cu (texture), hỡnh dỏng (shape), chuyn ng (motion). Sau õy chỳng ta s ln lt tỡm hiu tng c tớnh. 1.2.3. Chuyn ng (Motion) Motion l mt thuc tớnh quan trng ca video. Thụng tin v chuyn ng cú th c sinh ra bng cỏc k thut ghộp khi hoc lung ỏnh sỏng. Cỏc c trng chuyn ng nh mụmen ca trng chuyn ng, biu chuyn ng hoc cỏc tham s chuyn ng ton cc cú th c trớch chn t vector chuyn ng. Cỏc c trng mc cao phn ỏnh di chuyn camera nh quột camera (pan), nghiờng (tilt), phúng to (zoom in),thu nh (zoom out) cng cú th c trớch chn. Hình 1.7: minh hoạ về việc chuyển đổi giữa các lia Tỡm hiu bi toỏn phỏt hin i tng chuyn ng Sinh viên: Bùi Cao Phát CTL201 10 1.2.4. Bi toỏn phỏt hin i tng chuyn ng S phỏt trin ca cụng ngh thụng tin y nhanh s phỏt trin ca cỏc lnh vc xó hi khỏc. Vi s phỏt trin ca phn cng c v phng din thu nhn v hin th cng nh tc x lý ó m ra nhiu hng cho s phỏt trin phn mm. Trong s ú phi k n lnh vc giỏm sỏt t ng. Mt trong nhng bi toỏn quan trng v then cht trong lnh vc giỏm sỏt t ng ú l bi toỏn phỏt hin i tng chuyn ng. i vi bi toỏn phỏt hin i tng chuyn ng thng cú hai cỏch tip cn chớnh sau õy: - Da hon ton vo phn cng - Da vo cỏc k thut x lý nh trờn c s x lý cỏc hỡnh nh thu c, phõn tớch v kt lun xem cú i tng ụt nhp hay khụng nc ta hin nay, vic gii quyt bi toỏn phỏt hin i tng chuyn ng cũn ch yu da vo phn cng v cng cha c ỏp dng nhiu trong thc t. Trong chng tip theo chỳng ta s tỡm hiu chi tit tng cỏch tip cn gii quyt bi toỏn ny. [...]... chớnh trong chng trỡnh Lp ImageProcessing: Chc nng chớnh ca lp ny l x lý cỏc hỡnh nh thu c t camera - Cỏc bin v kiu d liu trong lp Sinh viên: Bùi Cao Phát CTL201 28 Tỡm hiu bi toỏn phỏt hin i tng chuyn ng - Mt s phng thc trong lp Ph-ơng thức PixelSize: cho kích cỡ của điểm ảnh Cấu trúc của ph-ơng thức nh- sau: Ph-ơng thức PixelAt: cho vị trí của điểm ảnh Cú pháp của ph-ơng thức nh- sau: - Một số hàm trong. .. thi gian trong cỏc h ta mu RGB v RGB chun húa S bin i ca im nh i theo thi gian l khỏc nhau trong mi kờnh mu Sinh viên: Bùi Cao Phát CTL201 23 Tỡm hiu bi toỏn phỏt hin i tng chuyn ng Hỡnh 2.6:S bin i ca im nh i trong mi khụng gian mu (a)h ta RGB, (b)h ta RGB chun húa Trong h ta RGB : Red 1.1436, Green 0.9665, Blue 0.9734 Trong h ta RGB chun húa: Red 0.0031, Green 0.0025, Blue 0.003 Sinh viên:... mt l xõu chui nn v bc tip theo l tr nn ó c xõu chui Tuy nhiờn, nh chỳng ta thy trong hỡnh 2.6, mi mt bc li cú hai bc nh trong thut toỏn xut Trong bc u tiờn, chỳng ta xõu chui cỏc nh nn v to nh tham chiu trong h ta mu RGB v RGB chun húa Trong bc th hai, chỳng ta thc hin vic tr nh hin ti cho nh tham chiu trong mi h ta mu Trong bc xõu chui nn, chỳng ta mụ hỡnh húa nn s dng phng trỡnh (1) Tip ú chỳng... trí của điểm ảnh Cú pháp của ph-ơng thức nh- sau: - Một số hàm trong lớp Hàm LockBitmap: đ-ợc sử dụng trong việc trừ hai ảnh Cú pháp của hàm nh- sau: Sinh viên: Bùi Cao Phát CTL201 29 Tỡm hiu bi toỏn phỏt hin i tng chuyn ng Hm UnlockBitmap: c s dng trong vic tr hai nh Cỳ phỏp nh sau: Hàm Save: l-u lại ảnh Cú pháp nh- sau: Hm CompareUnsafeFaster: thc hin vic tr hai nh Cỳ phỏp ca hm nh sau: public void... Thao tỏc tr nn c mụ t nh trong hỡnh v di õy: Hỡnh 2.5:S thut gii k thut tr nn Sinh viên: Bùi Cao Phát CTL201 22 Tỡm hiu bi toỏn phỏt hin i tng chuyn ng Trong ú: i v i l vect giỏ tr trung bỡnh v lch tiờu chun ca cỏc kờnh mu ca im nh i trong h ta mu RGB i v i l vect giỏ tr trung bỡnh v lch tiờu chun ca cỏc kờnh mu ti im nh i trong h ta mu RGB chun húa v l cỏc hng s ngng xỏc nh trong mi khụng gian mu... ch s dng h ta RGB Vn Sinh viên: Bùi Cao Phát CTL201 19 Tỡm hiu bi toỏn phỏt hin i tng chuyn ng ny ó lm ny sinh nhiu nghiờn cu v cỏc mụ hỡnh mu Biu din riờng bit chromaticity v luminance trong mt mụ hỡnh mu cú kh nng xỏc nh mi im nh mt cỏch chớnh xỏc cú th Tuy nhiờn, nú yờu cu vic tớnh toỏn phc tp v chi phớ t Trong h ta mu RGB chun húa, mi im nh ch cú mt phn t chromaticity Trong h ta mu ny, chỳng... trỡnh viờn mm do trong vi x lý trong cỏc ng dng khỏc nhau Ngoi ra lp AVICap cho phộp ng dng ch nh cỏc hm callback c s dng trong quỏ trỡnh bt gi - Status Callback: c gi khi cú s thay i trng thỏi ca quỏ trỡnh thu video - Error Callback: c gi khi cú li xy ra trong quỏ trỡnh thu video - Frame Callback: c gi trc khi mt frame nh c preview - Video Stream Callback: c gi khi thu c cỏc frame nh trong quỏ trỡnh... nh i trong nh tham chiu Mi im nh ca nh tham chiu c mụ hỡnh húa nh sau: Ri Rf i i , i , i , i , Ii Gi , ri Ii Bi gi bi Ri 1 Gi Ii Bi (1) Trong ú: Rfi l b d liu ca nh tham chiu i , i l vector giỏ tr trung bỡnh ca cỏc kờnh mu ti im nh i trong h ta mu RGB v RGB chun húa Sinh viên: Bùi Cao Phát CTL201 20 Tỡm hiu bi toỏn phỏt hin i tng chuyn ng i , i l vector lch tiờu chun ca cỏc kờnh mu ti im nh i trong. .. qua phng trỡnh (4) Sauk hi mụ hỡnh nn c thc hin trong mi khụng gian mu, ta phõn bit i tng vi búng t cnh nn trong h ta RGB s dng phng trỡnh (5) Tip ú, chỳng ta lng t húa nh kt qu thnh mt nh nh phõn Nh chỳng ta thy trong hỡnh v 2.6, nh nh phõn c to ra c s dng nh l mt nh mt n trong h ta RGB chun húa Khi chỳng ta ỏp dng nh mt n vo nh tham chiu v nh hin ti trong h ta RGB chun húa ti cựng mt thi im, chỳng... nghiờn cu, phng phỏp xut õy tn dng cỏc c tớnh giỏ tr mu ca im nh trong hai h ta mu RGB v RGB chun húa Nú cn thit xỏc nh cỏc giỏ tr ngng ti u trong k thut tr nn Trong mc ny chỳng ta s gii thớch cỏc thuc tớnh ca mi khụng gian mu v vic xỏc nh cỏc giỏ tr ngng ti u cho im nh nh th no õy, chỳng ta cho thy vic s dng giỏ tr ngng xỏc nh nh th no trong thut toỏn xut 2.5.1 Khụng gian mu (Color space) H thng