nghiên cứu phương pháp phát hiện đối tượng chuyển động trong video và ứng dụng

87 1K 3
nghiên cứu phương pháp phát hiện đối tượng chuyển động trong video và ứng dụng

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

Thông tin tài liệu

Luận văn, khóa luận, chuyên đề, tiểu luận, quản trị, khoa học, tự nhiên, kinh tế

NG I H C KHOA H C T NHIÊN KHOA CÔNG NGH THÔNG TIN B MÔN CÔNG NGH TRI TH C K H TN TR CAO CHÁNH NGUYÊN HI N – KH NG TR NG GIANG C N TT – Đ H NGHIÊN C U PH NG PHÁP PHÁT HI N I T NG CHUY N NG TRONG VIDEO VÀ NG D NG K H O A LU N V N C NHÂN TIN H C TP HCM, 2004 NG I H C KHOA H C T NHIÊN KHOA CÔNG NGH THÔNG TIN B MÔN CÔNG NGH TRI TH C - 0012551 - 0012537 Đ H CAO CHÁNH NGUYÊN HI N KH NG TR NG GIANG K H TN TR K H O A C N TT – NGHIÊN C U PH NG PHÁP PHÁT HI N I T NG CHUY N NG TRONG VIDEO VÀ NG D NG LU N V N C NHÂN TIN H C GIÁO VIÊN H NG D N T.S NGUY N ÌNH THÚC Th.s PH M PH M TUY T TRINH NIÊN KHÓA 2000 - 2004 L IC M N Chúng em xin chân thành cám n khoa Công ngh Thông tin, tr ng i K H TN h c Khoa h c T nhiên TP HCM ã t o i u ki n t t cho chúng em th c hi n tài lu n v n t t nghi p Chúng em xin chân thành cám n quý Th y Cô khoa ã t n tình gi ng d y, trang b cho chúng em nh ng ki n th c quý báu nh ng n m h c v a qua em su t th i gian th c hi n ng d n, ch b o óng góp ý ki n cho chúng Đ Ph m Tuy t Trinh ã t n tình h ình Thúc Cô Ph m H Chúng em xin chân thành cám n Th y Nguy n tài – Chúng xin nói lên lịng bi t n sâu s c ã i C N TT ch m sóc, ni d y chúng thành ng i v i Ông Bà, Cha M Xin chân thành cám n anh ch b n bè ã ng h , giúp ng viên chúng em th i gian h c t p nghiên c u M c dù chúng em ã c g ng hoàn thành lu n v n ph m vi kh n ng cho phép nh ng ch c ch n s không tránh kh i nh ng thi u sót Chúng em kính mong nh n !c s c m thơng t n tình ch b o c a quý Th y Cô K H O A b n Sinh viên Cao Chánh Nguyên Hi"n – Kh Tháng 07/ 2004 Trang ng Tr ng Giang M CL C CH NG GI I THI U VÀ NG C 1.2 T ng quan v nghiên c u tr 1.3 Các v n 1.4 CH TÀI .5 c ây .6 c n gi i quy!t K H TN 1.3.1 1.3.2 1.3.3 TH C HI N Phân o n c nh theo tr#c th i gian 10 Phân o n i t !ng Video 11 T o ch m#c tìm ki m Video 12 Phác th o lu"n v#n .12 NG PHÁT HI N CHUY N C NH B$NG T%NG H P &C TR NG 14 Gi i thi'u 14 2.2 M(t s) * t ng h+p nhi u ,c tr ng tr-c quan 17 2.3 Rút trích ,c tr ng mi n nén MPEG 19 2.4 Phát hi'n ch p sáng .20 C N TT – Đ H 2.1 2.5 Phát hi'n chuy.n c nh 22 2.5.1 T$ng h!p c tr ng dùng quy t nh 23 2.5.2 Phát hi n chuy"n c nh tr c ti p 24 2.5.3 Phát hi n chuy"n c nh chuy"n ti p d n 28 CH NG PHÂN O N NH VIDEO 31 K H O A 3.1 Gi i thi'u 31 3.1.1 Các k% thu t phân o n nh 32 3.1.2 Phân o n theo v t vùng Video 34 3.2 Phân vùng theo v!t b/ng t ng h+p ,c tr ng 36 3.2.1 Khái quát chung 36 3.2.2 C&u trúc d li u theo không gian th i gian 38 3.2.3 Gán i"m m#c tiêu 39 3.2.3.1 Phân b 'ng u m#c tiêu 39 3.2.3.2 Các i"m có l !ng Gradient nh nh&t 39 3.2.4 Quá trình n( volume 41 3.2.4.1 N( volume d a vào liên k t h ng tâm 41 3.2.4.2 Các cách th c n( volume 44 3.2.4.3 Tinh l c l i volume 46 3.2.5 S phân tích volume 49 Trang 3.2.5.1 S rút trích qu% o 49 3.2.5.2 Các mô t nh l !ng 51 3.2.6 ) c l !ng chuy"n ng c s( c tr ng 53 3.2.6.1 Các i"m c tr ng 54 3.2.6.2 ) c l !ng chuy"n ng dùng t ng quan pha 54 3.2.6.4 Áp mơ hình lên vector chuy"n ng 55 CH NG PHÂN TÁCH VÀ TÌM KI M IT K H TN 3.3 Xây d-ng th vi'n ,c tr ng .56 3.3.1 Quan sát m t s k t qu phân o n 56 3.3.2 Trích ch n c tr ng tr c quan 58 3.3.3 Tìm ki m n i dung Video theo không gian th i gian 58 3.3.4 Mơ hình truy v&n 59 NG VIDEO 60 Gi i thi'u 60 4.2 Các mô t quan h' 62 H 4.1 – Đ 4.3 H' th0ng t- (ng tách 0i t +ng có ngh1a 64 4.3.1 M t s khái ni m 65 4.3.2 Phân c&p fine-to-coarse 65 4.3.3 Phân c&p Coarse-to-fine 69 5.1 NG XÂY D NG NG D NG 2NH V2 M&T NG C N TT CH I 72 Gi i thi'u: 72 K H O A 5.2 Các khái ni'm: .73 5.2.1 *nh d ng tính: 73 5.3.2 *nh âm tính : 73 5.2.3 C+a s$ con: 73 5.2.4 c tr ng: 73 5.2.5 *nh tích h!p: 74 5.3 Gi i thu"t h3c phân l p: 76 5.4 Mơ hình Phân t ng: .78 5.5 Hu n luy'n b( phân t ng: 79 5.6 K!t qu 4nh v4 m,t .82 Trang CH NG K T LU N VÀ H NG PHÁT TRI N 83 6.1 K!t lu"n 83 6.2 H ng phát tri.n 84 K H O A C N TT – Đ H K H TN THAM KH O 85 Trang tài V n t5o ch6 m7c tìm ki!m Video – 1.1 Đ H Gi i thi'u (ng c) th-c hi'n K H TN Ch )ng Ngày nay, v i s phát tri"n c a k% thu t nén nh Video truy n thông, ta hồn tồn C N TT có th" g+i tr c n m t l !ng l n nh Video s R&t nhi u nhà cung c&p n i dung truy n thông ang phân ph i Video theo yêu c u qua m ng Internet Ng ang có i dùng t i nhà ng truy n b ng thông r ng ho c k t n i DSL " xem hình nh Video ch&t l !ng cao Trong l !ng d li u Video ang t ng lên nhanh chóng, ng d#ng a truy n thơng v n cịn b gi i h n nh ng kh n ng qu n lý n i dung Do v y ngày K H O A òi h i k% thu t m i có th" x+ lý hi u qu , mơ hình hố qu n lý n i dung Video M t k ch b n i"n hình t o ch m#c tìm ki m n i dung Video di n hình 1.1 Tr c tiên, Video nh v theo không gian th i gian thích h!p Các u vào !c bi"u !c phân o n thành c tr ng tr c quan sau ó !c rút t n v " t o ch m#c tóm l !c Và cu i cùng, nh ng Video nh a tìm ki m d a c&u trúc n !c c tr ng ( Trong k ch b n v a nêu, k% thu t c s( n i dung m t thành ph n quan tr ng cung c&p cách tìm ki m d a vào tính t ãh ng t c tr ng G n ây, nhi u nghiên c u ng t i l,nh v c M t s ví d# bao g'm QBIC, PhotoBook, VisualSeek, MARS Trang VideoQ [79,85,99,81,21] M#c tiêu nh-m cung c&p kh n ng tìm ki m tr c quan h n t ng hố q trình gi i nh Video theo l i truy n th ng Thêm vào ch m#c c tr ng, m t lo i k% thu t khác nh m t i phân tích khai phá c&u trúc cú pháp [129,116,104] tình hu ng ng ngh,a (semantic even) [83,59] x+ lý Video s+ d#ng tri th c !c dùng " sinh tóm l !c ( m c ng ngh,a ho c có c&u trúc C N TT – Đ H K H TN tích có th" c thù mơ hình Nh ng k t qu c a phân Hình 1.1: Quá trình phân o5n tìm ki!m nh Video Lu n v n ch y u trình bày nghiên c u c a v t m#c ng rút t o ch c tr ng tr c quan n i dung ng ngh,a d li u Video C# th" chúng K H O A phát tri"n công c# ph ng pháp " gi i quy t v&n sau • • T ng phân vùng t o ch m#c cho vi c tìm nh Video • 1.2 Phát hi n chuy"n c nh nhanh xác T ng phát hi n i t !ng chuy"n T ng quan v nghiên c u tr ng nh Video c ây Hình nh Video nh ng bi"u di n tr c quan c a thông tin Trong nh ng n m g n ây, nhi u ph ng pháp ã !c phát tri"n nh-m tìm ki m nh Video c s( c tr ng tr c quan c a chúng Màu s c, vân nh, chuy"n Trang ng c&u t o không gian- th i gian [79] Hai ph c tr ng ph$ bi n nh&t !c dùng so kh p tính t ng t tr c quan ng th c truy v&n ph$ bi n truy v&n m u truy v&n b-ng phác th o [21] M t s nghiên c u ã t p trung vào tìm ki m nh t,nh S phát tri"n ã lan t i l,nh v c nh trích ch n c tr ng [20], ot ng t , ch m#c vector [29,31] h c ng ngh,a [74] Các nghiên c u v tìm ki m Video c s( c tr ng b gi i h n Phát [69,122] Khi mà k% thu t tìm nh có th" K H TN hi n chuy"n c nh (scene cut), trích khố frame, gom nhóm t qua (browsing) !c áp d#ng cho tìm ki m Video, tr ng nh&t c a d li u Video òi h i nh ng gi i pháp cho nhi u v&n thách th c So v i nh t,nh, Video d li u m t cách liên t#c m t t c ng v i tr#c th i gian *nh Video nh&t m i c y !c bi"u di n nh M t nh Video có ch&t l !ng t t bao g'm 25 H n 30 frame m t giây Bên c nh ó, nh Video c n l !ng l u tr l n b ng thơng Chính c c a m t gi Video MPEG-1 h n 500 MB Đ r ng Kích th c tính liên t#c l !ng d li u l n làm cho Video tr( nên thách th c h n chuy"n – x+ lý qu n lý Nói cách khác, nhi u thơng tin h n, c bi t theo th i gian ng, ta l i có thêm nhi u c h i " phân tích n i dung tr c quan nh ng ti n truy n thông liên t#c, n i dung ch a C N TT Video H n n a, m c dù Video ph có d ng phân c&p theo t nhiên M t o n phim Video chuy n, shot, frame c Video hi u qu i t !ng hành ịi h i tồn b ch m#c c a t&t c t !ng h!p thành khám phá c&u trúc bên d !c Tóm t t h ng ti p c n K H O A quy t ng Nh ng h th ng tìm ki m n v S trích ch n i m t ch !c trình bày d !c chia thành câu c n thi t nh ng ch a gi i i ây Là m t khâu c b n c a t o ch m#c Video, thu t toán c t c nh ã c u r ng rãi nh-m chia nh Video ban u thành tr ng ( m c th&p nh màu s c, c nh, chuy"n i !c nghiên n v c b n (vd shot ) Các ng ã ch ng t !c úng c n cho phát hi n thay $i theo th i gian [70,123] D a phân o n theo th i gian, d li u Video có th" ã !c bi"u di n m t cách hi u qu theo d ng tóm t t Nhi u k% thu t !c phát tri"n " làm ch m#c cho shot ã M th ng ti p c n ph$ bi n khác !c phân o n !c dùng nhi u h th ng tr m t hay nhi u khố frame cho m.i shot, sau ó dùng c h t ch n c tr ng nh nh màu s c, hình d ng hay vân nh " t o ch m#c khoá frame Làm " ch n t$ ch c Trang khoá frame v&n ti n b c/ng v nb n l n ( ây Ngoài ph ng pháp l&y m u n gi n, thu t toán !c phát tri"n " dùng thay $i v màu s c, chuy"n !c nhúng m t ng ng c a camera, i [111] " ch n l a frame có th" truy n t nhi u thông tin nh&t c a m t shot Vi c ch dùng khoá frame " t o ch m#c b qua thông tin chuy"n !c phân chia thành shot riêng l0, m i quan h th i gian tình hu ng gi a shot liên t#c không hu ng hành chuy"n ng, m t s ph K H TN Tuy nhiên, Video ng Video !c khai thác Nh-m có th" tìm ki m tình ng pháp ã xu&t " bao hàm c thông tin v !c ng th i gian vào mơ hình n i dung Video Trong [14,23], nhi u mơ t hình th c " bi"u di n m i quan h th i gian (vd tr c, sau,…) có th" so kh p truy v&n nh ng c&u trúc theo th i gian nh v y ) c l !ng chuy"n i t !ng theo v t m t s k% thu t ã H khơng gian-th i gian, phân o n Đ áp d#ng nhi u mơ hình x+ lý c tr ng tr c quan ch a thơng tin ng ngh,a, nhi u tr không thu n l!i hi u qu cho ng !c ng h!p, i dùng tìm ki m Video mong mu n Các tóm t t – Các ng, lơ gíc theo ( m c cao h n nh câu chuy n, c nh, ho c hành ng cho phép ng i dùng tìm ki m C N TT t qua nhi u Video t i m c hi u qu có tính tr c giác h n Xem hình 1.2 ta th&y, m t câu chuy n tin t c t CNN !c chia phân c&p thành o n, câu chuy n shot riêng l0 [129] C&u trúc phân c&p cung c&p m t tóm l !c nhi u t ng giúp ng i dùng t qua h t chi u dài o n Video Thêm vào c&u trúc th i gian ã phát hi n, nhi u s n l c ã !c th c hi n nh-m rút nhi u o n có ngh,a t shot K H O A Trong [122], m t c&u trúc khơng gian quan tr ng M t ch ng trình dài !c dùng " phát hi n c nh có nhân v t !c chia thành câu chuy n d a nh ng c nh có nhân v t quan tr ng Trong [117], m t ' th chuy"n ti p c nh c n i dung lu'ng th i gian c a Video Nó ã cu c i tho i, hành ng !c báo cáo có th" phát hi n n v câu chuy n Nói chung, khơng gi ng nh ng shot có th" !c nh ngh,a theo m c th&p, th c th" ( m c cao nh c nh hay câu chuy n khó có !c dùng " ch n b t c tr ng ( !c n u ch d a vào c tr ng ( m c th&p Nh quan sát [117], " gom xác ho c phân lo i shot, nhi u mơ hình ph c t p c n !c xây d ng d a vào bi"u di n trung gian ho c Trang i u thi u sót c a thu t tốn phân vùng dùng Kmean thích nghi ( V trí khơng gian có th" !c k t h!p, nh ng vi c l&y t tr ng c a thành ph n qu% thành ph n v trí khơng gian l i tr( thành m t v&n ph c t p khác Các volume !c minh h a hình 4.5 C N TT – Đ H K H TN !c phân o n dùng thu t toán KMean thích nghi o Hình 4.4 : : K!t qu c8a thu"t toán gom c7m coarse-to-fine t5i m c K H O A 2,3,4,5,6,7,8,9 10 Trang 71 K H TN Ch )ng Xây d-ng ng d7ng 4nh v4 m,t ng :i 5.1 Đ H t5o ch6 m7c Video Gi i thi'u: i t !ng nh r&t nhanh Mơ hình ã C N TT hi n – Chúng tơi s trình bày chi ti t m t Gi i thu t m i nh n d ng m t ng i nh !c dùng xây d ng mơ hình phát !c ch ng minh ã ng d#ng m b o th i gian th c r&t t t H th ng nh n d ng nh n d ng r&t rõ ràng xác so v i nh ng h ng ti p c n tr c ây vi c phát hi n nhanh khn m t Mơ hình nh n d ng g'm ba ph n Tr c h t chúng tơi s trình bày ý t (ng c a t ng ph n sau ó s trình bày chi ti t c a t ng ph n m#c sau u tiên s trình bày v bi"u di n nh m i, cịn g i nh tích h!p cho phép tính K H O A Ph n nhanh nh ng giá tr làm vi c tr c ti p c a nh ã c tr ng c a nh Không nh nh ng h ng ti p c n tr c ây sáng c a nh, h th ng s+ d#ng m t t p nh ng c tr ng !c tính tốn s6n t tr c " tính nh ng giá tr c tr ng m t cách nhanh chóng, chúng tơi s+ d#ng cách bi"u di n nh tích h!p *nh tích h!p t m t nh thơng th !c tính tốn ng s+ d#ng m t s th t#c tính tốn pixel ( s trình bày ( nh ng ph n sau ) Khi ã tính !c nh tích h!p nh ng giá tr c tr ng s !c tính r&t nhanh chóng xác m i vùng c a nh v i th i gian g n nh h-ng s Ph n th hai s trình bày m t ph s ng pháp xây d ng m t b l c b-ng cách ch n m t c tr ng quan tr ng s+ d#ng thu t Gi i AdoBoost V i m t c+a s$ c a nh s Trang 72 l !ng c tr ng nh Do ó " !c tính tốn m t s r&t l n, th m chí l n h n c s l !ng pixel c a m b o th i gian phát hi n nhanh c n ph i trích nh ng tr ng T c ph i có m t ánh x t t p nh ng c tr ng ban c tr ng quan tr ng, có nh h (ng l n Nh ng c tr ng quan u vào m t t p nh h n ch a c tr ng !c ch n s !c th c hi n thông qua m t phép bi n $i c a Gi i thu t AdoBoost (s tình bày chi ti t ( ph n ó có th" coi m.i b c h c m t b l c n ( b l c ch d a vào m t c l p m.i l n trích ch n !c m t Gi i thu t h c r&t hi u qu nhanh Ph n th ba s trình bày m t ph c tr ng AdoBoost m t ng pháp liên k t nh ng b l c m t c&u trúc phân t ng nh-m c i thi n t c c tr ng ) K H TN sau) K t qu sau m.i b tính tốn nâng cao n t t nh&t thành xác V i vào nh ng vùng có kh n ng ch a ng s !c lo i b t i t !ng nh ng vùng ch c ch n khơng có it ng c n nh n d ng C N TT nh ng vùng (c+a s$ con) khơng có kh n ng ch a 5.2 i u Công vi c c a Gi i thu t tìm cách lo i b – t xác khơng cao, ó ý t (ng ch ý Đ s t n r&t nhi u th i gian mà H m t nh s có r&t nhi u c+a s$ con, n u ta áp d#ng b nh n d ng t&t c c+a s$ Các khái ni'm: 5.2.1 nh d )ng tính: Là nh có ch a 5.3.2 i t !ng c n nh n d ng nh âm tính : K H O A Là nh khơng có ch a i t !ng nh n d ng 5.2.3 C=a s con: Cho nh I(n,m), c+a s$ W(u,v) c+a s$ c a I n u ch n u: ≤ u ≤ n ≤ v ≤ m ó: n, m: chi u dài, chi u r ng c a nh tính theo s pixel u, v: chi u dài, chi u r ng c a c+a s$ tính theo s pixel 5.2.4 ,c tr ng: Các th t#c phân lo i ch y u nh ng c tr ng Có nhi u lý " s+ d#ng tr ng thay tính toán tr c ti p nh ng pixel M t lý ph$ bi n nh ng Trang 73 c c tr ng có th" dùng mã hóa nh ng tri th c mà nh ng tri th c tr c ây m t khó kh n l n vi c h c b(i ch s+ d#ng m t l !ng có h n d li u h c M t lý khác c tr ng ch y nhanh h n nh ng h th ng d a vào pixel K H TN nh ng h th ng d a vào Đ H Hình 5.1: Các lo5i ,t tr ng Trong mơ hình c a chúng tơi s+ d#ng ba lo i c tr ng hai c tr ng ba hình ch nh t (F_3r, Hình 1.c), – hình ch nh t (F_2r, Hình 1.a,b), c tr ng c b n, ó là: c tr ng C N TT b n hình ch nh t (F_4r, Hình 1.d) Giá tr c a F_2r s khác c a t$ng s pixel gi a hai vùng ch nh t Nh ng vùng có kích th c biên d ng n-m k d c ho c k ngang (Hình 1) F_3r tính tốn t$ng s pixel n-m ( hai hình ch nh t hai bên d a vào t$ng s pixel c a hình ch nh t ( gi a Cu i F_4r s khác gi a nh ng c p hình ch nh t chéo nh tích h+p: K H O A 5.2.5 Hình 5.2: Giá tr4 c8a nh nh tích h+p t5i v4 trí (x, y) t ng t t c pixel bên bên trái c8a (x, y) Trang 74 Các hình ch nh t c tr ng !c tính r&t nhanh s+ d#ng m t bi"u di n trung gianc a nh Chúng g i nh tích h+p Giá tr nh tích h!p t i v trí (x, y) t$ng t&t c pixel có v trí phía bên bên trái c a v trí (x, y): Σ i (x' ) ,y' x' x; y' y ≤ ≤ K H TN ii(x,y) = ó: ii(x,y) giá tr c a pixel t i v trí (x, y) nh nh tích h!p i(x’,y’) giá tr c a pixel t i v trí (x, y) nh g c M t cách tính nhanh giá tr nh nh tích h!p: s(x, y) = s(x, y-1) + i(x, y) ii(x, y) = ii(x-1, y) + s(x, y) H ó: s(x, y) t$ng tích l/y dịng s(x, -1) = 0, ii(-1, y) = c tr ng !c tính m t cách nhanh chóng Đ S+ d#ng nh tích h!p, hình ch nh t ch d a vào b n i"m nh tích h!p ( Hình ) Nh th s khác gi a hai vùng nh t c tr ng h!p(Hình.13) Do ó nh có th" !c tính d a vào – ch c tr ng vùng ch nh t (F_2r) K H O A C N TT !c tính ch d a vào i"m nh tích h!p i"m !c i"m nh tích nh ngh,a ( có th" i v i F_3r, Hình 5.3: T ng giá tr4 pixel hình ch? nh"t D có th i v i F_4r +c tính v i i.m ( 1, 2, 3, ) Giá tr4 c8a nh tích h+p t5i v4 trí t ng s0 pixel hình ch? nh"t A giá tr4 t ng pixel t5i v4 trí A+B, t5i v4 trí A+C, t5i v4 tí A+B+C+D giá tr4 t ng t5i v4 trí D cịn có th Lý thúc 2y s+ d#ng nh tích h!p +c tính nh sau: + - ( + 3) n t Simard et al [17] Tác gi ã ch r-ng tr ng h!p c a toán t+ n tính (ch5ng h n: f • g ), tốn t+ n tính ngh ch o có th" !c áp d#ng cho f ho c g n u ngh ch Trang 75 o c a !c áp d#ng cho k t qu Ví d# tr ng h!p tích ch p, n u tốn t+ o hàm !c áp d#ng cho c nh nhân k t qu ph i tích phân hai l p: f∗g= ( f’ ∗ g’) o hgàm c a f Tác gi cịn ch r-ng tích ch p có th" t ng m t cách k" n u ng t , m t tốn t+ n tính có th" ngh ch cho f n u ngh ch o c a áp d#ng (f″ ) ∗ ( !c cho g g) = f ∗ g Tr( l i mơ hình, s tính tốn c a hình ch nh t o có th" !c áp d#ng K H TN g r i r c t c tr ng có th" !c th" hi n nh m t dot-product, i•r, ó I nh g c r box-car nh (b-ng n u n-m ROI (rectangle of interset) n u ngồi) Tốn t+ có th" i•r = ( H sau: !c vi t l I nh Đ i) • r ″ – nh tích h!p th c tích phân hai l p c a nh g c ( u tiên theo hàng sau ó 5.3 C N TT theo c t) Gi i thu"t h3c phân l p: V i m t mô hình nh n d ng s l !ng hình ch nh t c tr ng m.i c+a s$ r&t l n, s l !ng l n r&t nhi u so v i s l !ng pixel có nh Th m chí m.i c tr ng cịn !c tính r&t xác ó " tính h t t&t c th i gian T nh n xét ch có m t l Trong h th ng này, Gi i thu t AdoBoost nh ng c tr ng có th" nh h (ng i t !ng Vì v y m#c ích c a ta tìm nh ng K H O A n vi c nh n di n ng r&t nh nh ng c tr ng ph i t n c tr ng !c s+ d#ng c vi c trích ch n c tr ng l n hu&n luy n b l c D ng nguyên th y c a nó, Gi i thu t h c AdaBoost thơng th !c s+ d#ng " làm t ng kh n ng phân l p c a m t Gi i thu t h c ng i u n gi n !c th c hi n b-ng cách liên k t m t t p nh ng th t#c phân lo i y u thành m t b phân l p m nh h n Cho m t t p nh âm tính Ph c tr ng m t t p d li u hu&n luy n nh ng nh d ng pháp !c th c hi n b-ng cách gi i h n th t#c l c vào m t t p nh ng th t#c phân lo i mà ch ph# thu c vào m t Gi i thu t h c ph i !c thi t k ng tính c tr ng " th c hi n m#c ích này, " ch n ch m t hình ch nh t Trang 76 c tr ng có kh n ng phân bi t rõ nh&t gi a m u úng m u sai V i m.i ng phân lo i t t nh&t cho s l !ng m u b phân lo i sai nh nh&t M t b phân lo i y u (hj(x)) ch a m t hj(x) = ng (θj) c tr ng ( fj ), m t ng {1 if f (x) l> iθ ng !c j ây x c+a s$ có kích th j c 24x24 !c trích nh Gi i thu"t AdaBoost nh sau: • Cho t p m u: (x1,y1),….,(xn,yn) ó yi = t ng ng v i m u sai s l !ng m u negative positive t ng ng For t = 1,…,T: C p nh t b tr ng s theo: ωt; i Σn ωt; j j=1 C N TT ωt,i ← ng ng v i yi = 0,1, ó m l – • 1 t , 2m 2l úng H Kh(i t o b tr ng s ω1,i = ng ng v i m u Đ yi=0 t • nh m t K H TN ng c tr ng b h c xác v y ωt có th" m t thu c tính V i m.i !c gi i h n ch c tr ng L.i tính tốn d a vào ωt : K H O A s+ d#ng m t c tr ng, j, m t b phân lo i hu&n luy n hj εj = Σi ωihj(xi) − yi Ch n b phân lo i ht cho hàm l.i εj nh nh&t C p nh t b tr ng s : ó εi = n u xi l i, βt = • − εi ωt+1,i = ωt,i βt !c phân lo i m t cách xác, εi = tr εt − εt b phân lo i t t nh&t cu i !c tính nh sau: Trang 77 ng h!p ng !c h(x) = ΣT α h (x) ≥ ΣT α t=1 t=1 ng !c l i { j ó : αt = log βt K H TN Mơ hình Phân t ng: Đ H 5.4 t j – Trong ph n s trình bày m t Gi i thu t nh-m xây d ng m t t ng C N TT b phân l p có nhi m v# làm t ng kh n ng nh n d ng gi m th i gian tính tốn Nh ng b phân l p t ng c ng !c xây d ng " lo i b nh ng c+a s$ không ch a i t !ng nh n di n h u h t nh ng c+a s$ có ch a n !c s+ d#ng " lo i b ph n l n nh ng c+a s$ tr i t !ng Nh ng b phân lo i c áp d#ng b phân lo i t$ h!p ( k t qu h c ) nh ng c+a s$ có kh n ng ch a b phân t ng !c xây d ng b(i nh ng b phân lo i hu&n luy n s+ d#ng Adaboost u v i b phân l p K H O A B t i t !ng Các t ng i u ch nh giá tr ng c tr ng b c ( F_2r ), m t b l c hi u qu thu !c b-ng cách ng c a b phân l c t t cho nh ng m u phân lo i sai (false negative) nh nh&t Ng ng kh(i t o ban u c a Adaboost : k nh-m m#c ích làm gi m t l l.i d li u hu&n luy n Ng nh n d ng cao t l false positive cao h n D a vào d#ng m t t p hu&n luy n, b phân lo i ch nh " nh n d ng 100% m t ng tr ng hai hình ch nh t (F_2r) ΣT α , t=1 t !c thi t ng nh t l o kh n ng nh n d ng s+ c tr ng hai hình ch nh t (F_2r) !c i u i v i t l false positive 40% Hình mơ t !c s+ d#ng phân lo i Có th" làm gi m m t l !ng l n s c+a s$ v i thao tác sau: Trang 78 c nh l !ng nh ng hình ch nh t c tr ng Tính tốn nh ng b phân lo i n cho m.i c tr ng K t h!p nh ng b phân lo i n thành m t b phân lo i ghép cu i !c coi nh m t quy t decision tree) K t qu c a b phân lo i u tiên nh thối hóa (degenerrate !c chuy"n qua t ng phân lo i th 2, K H TN Tồn b q trình nh n d ng !c bi n $i " th c hi n vi c nh n d ng v i t l cao h n K t qu t t ng th !c chuy"n sang t ng th c th ti p t#c cho n t ng cu i m.i t ng nh ng c+a s$ sai s b lo i d n C&u trúc c a b phân t ng ph n ánh m t i u ng g c có r&t nhi u c+a s$ không ch a m t ng i Nhi m v# c a b phân t ng c g ng lo i m t l !ng qua t&t c b c tr !c gi l i cho t ng cao h n Nh m t quy t !c hu&n luy n s+ d#ng m u l i c a t p m u ban c ó Và k t qu b phân l p th hai có nhi m v# khó kh n h n b phân lo i th nh&t m u v !t qua 5.5 C N TT m u chu2n u sau – nh, b phân lo i i v2n u tiên Trong c+a s$ Đ có kh n ng ch a m t ng i ( t ng H l n c+a s$ không ch a m t ng !c t ng th nh&t “c ng h n” so v i Hu n luy'n b( phân t ng: T l nh n d ng th i gian tính tốn ph# thu c vào c&u trúc c a b phân t ng Mà c# th" ph# thu c vào s t ng kích th th c c a m.i t ng ph i c c a m.i t ng Do ó s l !ng t ng kích kh n ng th c hi n v i t l nh n d ng t v i chi phí tính K H O A tốn nh nh&t Cho m t b phân t ng ã qua hu&n luy n, t l false postive c a !c tính nh sau: K F = ∏ fi k=1 ó F t l false postive c a b phân t ng, K s l !ng b phân lo i b phân t ng fi t l flase positive c a b phân lo i th i t&t c m u qua T l nh n d ng !c tính nh sau: Trang 79 K D = ∏ di k=1 ó di t l nh n d ng c a l p th i t p m u qua !c c l !ng quét qua tồn b trình xác su&t T&t c c+a s$ s th i i"m, cho t i quy t !c quy t nh m t ng c a c+a s$ mà l !ng nh i !c x+ lý qua t&t c t ng, m.i t ng t i m t !c r-ng c+a s$ hình n n, !c tính nh sau: N = n0 + t m t t l ó, hay o cho m.i l p t l nh n d ng c a nó, t l !c gán nhãn có kh n ng ch a c tr ng òi h i nh g c nh& thi t m t ti n K H TN c tr ng Σk (n ∏ p ) i=1 i j Đ j< i i t !ng ang quan tâm S H S l !ng ó pj t l nh n d ng c a l p th i ni s c tr ng c a b phân lo i th i ng c a b phân lo i c a m.i t ng N u giá tr ng C N TT giá tr ng – Vi c cân b-ng gi a hai y u t t l nh n d ng t l false positive d a vào ng c a b phân lo i t ng cao t l false positive gi m, t l nh n d ng gi m m t giá tr ng h n t l nh n d ng cao h n Do ó Gi i thu t h c s rút giá tr ng v i t l nhân d ng, s l !ng t ng, kích th t ng cho tr c M#c ích cân b-ng c c ti"u hóa s l !ng kho ng F D K H O A M t mơ hình M.i t ng c m.i t ng s l !ng !c xu&t ng ng phù h!p c tr ng c a m.i c tr ng N n-m i dùng s ch n t l nh nh&t có th" cho fi di !c hu&n luy n b-ng thu t Gi i AdaBoost nh v i s l !ng !c s+ d#ng t ng d n cho t i m#c tiêu nh n d ng t l false positive ã ch n Các t l !c xác ng th&p c tr ng tm tm c nh b-ng cách ki"m tra b phân lo i hi n t i m t t p chu2n có s6n N u t&t c t l false positive ích khơng v !t m t m c ch n tr m t t ng m i !c thêm vào b phân t ng T p m u hình n n thâm vào t&t c m u !c b phân lo i hi n t i xác t p nh mà không ch a ch a m t ng i Trang 80 c !c c p nh t b-ng cách nh m2u hình n n th c hi n 1) Ng K H TN Gi i thu"t h3c: i dùng ch n giá tr f, giá tr false positive l n nh&t có th" ch&p nh n d t l nh n d ng có th" ch&p nh n 2) Ng Cho: i dùng ch n t l false positive chung cho layer, Ftarget P = t p positive examples; N = t p negative examples H F0 = 1.0; D0 = 1.0i = 0; Đ While Fi > Ftarget i ← i+1; 3) ni = 0; Fi = Fi-1; c tr ng s+ d#ng AdaBoost C N TT ni – while Fi > f × Fi-1;s+ d#ng P N " hu&n luy n m t b phân lo i v i nh l !ng Fi Di cho b phân lo i ( t ng hi n t i t ng giá tr • ng ng cho b phân lo i th i cho t i b phân lo i hi n t i có t l nh n d ng l n h n d × Di-1 N ← 0; 4) N!u Fi > Ftarget áp d7ng b( nh"n d5ng hi'n t5i t"p nh non- K H O A face a false detection vào t"p N Trang 81 K!t qu 4nh v4 m,t K H O A C N TT – Đ H K H TN 5.6 Trang 82 Ch )ng 6.1 ng phát tri.n K H TN K!t lu"n h K!t lu"n H Trong lu n v n này, ã gi i thi u nghiên c u v phân o n, rút trích c s( i t !ng c/ng ã Đ c tr ng t o ch m#c " tìm ki m thơng tin Video M t mơ hình bi"u di n Video !c gi i thi u áp d#ng hi u qu h th ng phân – o n làm ch m#c Công vi c c a nh&n m nh n v&n c b n liên Tr C N TT quan m t k ch b n t o ch m#c tìm ki m i"n hình c h t v&n phát hi n chuy"n c nh, chia o n Video thành nv phù h!p theo th i gian Th hai phân o n Video theo không gian - th i gian theo v t i t !ng Video ó Th ba tìm ki m tính tốn K H O A t !ng Cu i xây d ng m t s c tr ng liên quan thu !c i ' t o ch m#c tìm ki m Video c s( c tr ng Theo dòng x+ lý t nhiên c a n i dung Video s , tr m ts ' phát hi n chuy"n c nh có t$ng h!p ng c vùng nén vùng không nén Ph !c dùng " phát sinh lu t quy t c tr ng màu s c, c nh, chuy"n ng pháp h c d a quy t nh Chúng c/ng phát tri"n m t h phát hi n chuy"n ti p d n b-ng cách ki"m tra c nh b t Các tình hu ng c h t, bi"u di n Trang 83 ng ti p c n u k t thúc c a chúng c bi t nh flashlight thay $i m( (aperture) c/ng ã c u nh !c nghiên Sau ó, chúng tơi gi i thi u m t mơ hình t ng phân o n Video H th ng phân o n theo v t vùng nh qua toàn b m.i c nh Video V i nh ngh,a v volume m t c&u trúc d li u ba chi u (không gian - th i gian), frame nh thu c c nh Video d !c phân o n 'ng th i Và volume sinh ch a nhi u c tr ng quan tr ng d i !c tính " ph#c v# cho ch th vi n cho phép ng tr ct M ts c t r&t quan tr ng theo v t ng sau ó Cu i cùng, xây d ng m t K H TN t !ng c/ng i d ng i dùng tìm ki m thơng tin Video nh vào c D a b c phân o n vùng nh Video r&t m nh ( trên, nghiên c u m t mơ hình phân o n tơi ã xác c tr ng cho i t !ng có ngh,a nh Video Trong mơ hình này, chúng nh mô t quan h gi a c p volume có !c t ch ng tr c Các mơ H t bi"u di n m i liên h gi a volume v y nh ng g!i ý r&t t t " t$ng h!p chuy"n ng hay t l Đ i t !ng t volume M t s mô t thông d#ng u ng biên chung, ho c t l tính khác bi t v mơ hình ng… Nh vào mơ t !c – d a vào m t s công c# gom c#m r&t m nh, ã t$ng h!p có tính ng ngh,a C N TT Chúng c/ng ã áp d#ng m t s k% thu t m#c cho phép tìm ki m ng nh v m t ng i Trong t chuy"n i nh Video Tuy nhiên th i gian h n ch tính c ng lai, chúng tơi s xây d ng m t th vi n tr c quan v ng nhi u lo i Video Trong ó ng u Và nh v y, ng K H O A hàng i t !ng i " xây d ng ch ph c t p c a công vi c, nghiên c u c a m i ch d ng ( b ng ó, i dùng có th" bi t nh v m t i t !ng i s m t m#c tiêu !c li u có m t ng i xu&t hi n m t o n Video hay không 6.2 H ng phát tri.n D a nh ng nghiên c u này, t ng lai, có th" s xây d ng m t h th ng cho phép tóm t t m t o n Video dài thành n v nh h n ịi h i khơng gian l u tr h n Thông tin nh Video s ng i dùng có th" l !c tóm l !c l i, t qua tìm ki m thơng tin m t cách thu n ti n nh&t Trang 84 ng nhiên Tham kh o [4] [5] [7] [8] [9] K H O A [10] C N TT – [6] K H TN [3] H [2] Gulrukh Ahanger, Dan Benson, and T.D.C.Little, "Video Query For mulation", Storage and Retrieval for Images and Video Databases II, I S&T/SPIE Symposium on Electronic Imaging Science & Technology, San Jose, CA, Feb 1995 Edo ardo Ardizzo ne, Mo hand-Said Hacid: A Semantic Modeling Approach for Video Retrieval by Co ntent IEEE International Conference on Multimdia Computing and Systems, ICMCS 1999, 7-11 June, 1999, Florence, Italy, Proceedings, Volume II IEEE Computer Society, 1999 ,Vol.2 1999: 158-162 F Arman, A Hsu, and M.- Y Chiu, “Feature Management for Large Video Databases”, Proc IS&T/SPIE Conf on Storage and Retrieval for Image and Video Databases, San Jose, CA, 1993, pp 2-12 F Arman, R.Depommier, A.Hsu, and M-Y.Chiu, "Content-Based Bro wsing of Video Sequences", Proceedings of ACM international Conference on Multimedia ' Oct15-20, San Francisco, CA, USA 94, Y Alp Aslandogan and Clenment T Yu, “Techniques and systems for image and video retrieval”, IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, Vol 11, No 1, January/February 1999 A Ayer, and H S Sawhney, "Layered Representation o f Motion Video Using Robust Maximum-Likelihood Estimation of Mixture Models and l MDL Encoding", Proc.Fifth Int'Co nf Computer Vision, 1995 J.L Barron, D J Fleet, and S.S Beauchemin, “Performance of optical flow techniques”, International Journal of Computer Vision, vol 12, 1994, 43-77 A Bascle, P.Bouthemy, R.Deriche and F Meyer, "Tracking complex primitives in image sequence", Proc 12th International Conference on Pattern Recognition, 1994 V.S Hwang, "Tracking feature points in time-varying images using an opportunistic selection approach", Pattern Recognition, 22(3) :247-256, 1989 H Wang and S.-F Chang, “Auto matic Face Regio n Detection in MPEG Video Sequences”, SPIE's Photonics China '96 - Electronic Imaging and Multimedia Systems, Beijing, China, November 1996 J.Y.A Wang and E H Adelson, "Representing Moving Images with Layers", IEEE Transactions o n I mage Processing, Vo l 3, No 5, Sept 1994 Đ [1] [11] Trang 85 ... vi c tìm nh Video • 1.2 Phát hi n chuy"n c nh nhanh xác T ng phát hi n i t !ng chuy"n T ng quan v nghiên c u tr ng nh Video c ây Hình nh Video nh ng bi"u di n tr c quan c a thông tin Trong nh ng... CAO CHÁNH NGUYÊN HI N KH NG TR NG GIANG K H TN TR K H O A C N TT – NGHIÊN C U PH NG PHÁP PHÁT HI N I T NG CHUY N NG TRONG VIDEO VÀ NG D NG LU N V N C NHÂN TIN H C GIÁO VIÊN H NG D N T.S NGUY N... m t s ph K H TN Tuy nhiên, Video ng Video !c khai thác Nh-m có th" tìm ki m tình ng pháp ã xu&t " bao hàm c thông tin v !c ng th i gian vào mơ hình n i dung Video Trong [14,23], nhi u mơ t hình

Ngày đăng: 04/08/2013, 15:55

Hình ảnh liên quan

Hình 1.1: Quá trình phân o5n và tìm ki!m nh Video - nghiên cứu phương pháp phát hiện đối tượng chuyển động trong video và ứng dụng

Hình 1.1.

Quá trình phân o5n và tìm ki!m nh Video Xem tại trang 8 của tài liệu.
Hình 1.2: Cu trúc phân cp c8a m(t ch) ng trình tin tc - nghiên cứu phương pháp phát hiện đối tượng chuyển động trong video và ứng dụng

Hình 1.2.

Cu trúc phân cp c8a m(t ch) ng trình tin tc Xem tại trang 11 của tài liệu.
Hình 1.3: Bi.u di9n Video d-a trên 0i t+ ng - nghiên cứu phương pháp phát hiện đối tượng chuyển động trong video và ứng dụng

Hình 1.3.

Bi.u di9n Video d-a trên 0i t+ ng Xem tại trang 12 của tài liệu.
Hình 2.1: So sánh c nh tr-c ti!p và c nh chuy.n ti!p - nghiên cứu phương pháp phát hiện đối tượng chuyển động trong video và ứng dụng

Hình 2.1.

So sánh c nh tr-c ti!p và c nh chuy.n ti!p Xem tại trang 18 của tài liệu.
Hình 2.3: nh h &lt; ng c8a flashlight - nghiên cứu phương pháp phát hiện đối tượng chuyển động trong video và ứng dụng

Hình 2.3.

nh h &lt; ng c8a flashlight Xem tại trang 23 của tài liệu.
Hình 2.4: Tha yi giá tr4 màu do flashlight - nghiên cứu phương pháp phát hiện đối tượng chuyển động trong video và ứng dụng

Hình 2.4.

Tha yi giá tr4 màu do flashlight Xem tại trang 24 của tài liệu.
Hình 2.5: M(t ví d7 v cây quy!t 4nh - nghiên cứu phương pháp phát hiện đối tượng chuyển động trong video và ứng dụng

Hình 2.5.

M(t ví d7 v cây quy!t 4nh Xem tại trang 26 của tài liệu.
Hình 2.6: T6 l' PA +c dùng trong phát hi'n chuy. nc nh tr-c ti!p - nghiên cứu phương pháp phát hiện đối tượng chuyển động trong video và ứng dụng

Hình 2.6.

T6 l' PA +c dùng trong phát hi'n chuy. nc nh tr-c ti!p Xem tại trang 27 của tài liệu.
Hình 2.7: Phát hi'n chuy. nc nh t5i I-frame - nghiên cứu phương pháp phát hiện đối tượng chuyển động trong video và ứng dụng

Hình 2.7.

Phát hi'n chuy. nc nh t5i I-frame Xem tại trang 28 của tài liệu.
Hình 2.8: Phát hi'n chuy. nc nh t5i P-frame - nghiên cứu phương pháp phát hiện đối tượng chuyển động trong video và ứng dụng

Hình 2.8.

Phát hi'n chuy. nc nh t5i P-frame Xem tại trang 29 của tài liệu.
Hình 2.9: Phát hi'n chuy. nc nh t5i B-frame - nghiên cứu phương pháp phát hiện đối tượng chuyển động trong video và ứng dụng

Hình 2.9.

Phát hi'n chuy. nc nh t5i B-frame Xem tại trang 30 của tài liệu.
Hình 3.1 mô t t$ng quanh th ng. - nghiên cứu phương pháp phát hiện đối tượng chuyển động trong video và ứng dụng

Hình 3.1.

mô t t$ng quanh th ng Xem tại trang 34 của tài liệu.
Hình 3.3 M(t ví d7 phân o5n nh b/ng ph )ng pháp n &lt; vùng - nghiên cứu phương pháp phát hiện đối tượng chuyển động trong video và ứng dụng

Hình 3.3.

M(t ví d7 phân o5n nh b/ng ph )ng pháp n &lt; vùng Xem tại trang 36 của tài liệu.
Hình 3. 5: Ph )ng pháp tìm m7c tiêu the oh ng phân lát - nghiên cứu phương pháp phát hiện đối tượng chuyển động trong video và ứng dụng

Hình 3..

5: Ph )ng pháp tìm m7c tiêu the oh ng phân lát Xem tại trang 42 của tài liệu.
nh mt òn b2y làm gi ml ch nh minh ha trong hình 3.6 .M t k% thu tt ng t là kh(i gán volume v i không ch  m t  i&#34;m mà v i m t t p nh các  i&#34;m nh-m di n t   các thông tin c a volume t t h n - nghiên cứu phương pháp phát hiện đối tượng chuyển động trong video và ứng dụng

nh.

mt òn b2y làm gi ml ch nh minh ha trong hình 3.6 .M t k% thu tt ng t là kh(i gán volume v i không ch m t i&#34;m mà v i m t t p nh các i&#34;m nh-m di n t các thông tin c a volume t t h n Xem tại trang 44 của tài liệu.
Hình 3. 7: K!t qu c8a ph )ng pháp liên k! th ng tâm - nghiên cứu phương pháp phát hiện đối tượng chuyển động trong video và ứng dụng

Hình 3..

7: K!t qu c8a ph )ng pháp liên k! th ng tâm Xem tại trang 46 của tài liệu.
Hình 3. 8: Bên trái là volume t5o thành b/ng ph )ng pháp trong frame ti liên - nghiên cứu phương pháp phát hiện đối tượng chuyển động trong video và ứng dụng

Hình 3..

8: Bên trái là volume t5o thành b/ng ph )ng pháp trong frame ti liên Xem tại trang 48 của tài liệu.
Hình 3. 9: K!t qu c8a quá trình l3c volume sau giai o5n n&lt; volume. - nghiên cứu phương pháp phát hiện đối tượng chuyển động trong video và ứng dụng

Hình 3..

9: K!t qu c8a quá trình l3c volume sau giai o5n n&lt; volume Xem tại trang 51 của tài liệu.
Hình 3.11: Qu&gt; 5o c8a clip children và foreman cho 20 frame. - nghiên cứu phương pháp phát hiện đối tượng chuyển động trong video và ứng dụng

Hình 3.11.

Qu&gt; 5o c8a clip children và foreman cho 20 frame Xem tại trang 53 của tài liệu.
a. Hình 3.12: Ví d7 các i.m, ctr ng trên m(t s0 nh - nghiên cứu phương pháp phát hiện đối tượng chuyển động trong video và ứng dụng

a..

Hình 3.12: Ví d7 các i.m, ctr ng trên m(t s0 nh Xem tại trang 57 của tài liệu.
Cho các vector chuy&#34;n ng m (pf) th uc vùng Rit ,ta m un thu !c mt mô hình affine - nghiên cứu phương pháp phát hiện đối tượng chuyển động trong video và ứng dụng

ho.

các vector chuy&#34;n ng m (pf) th uc vùng Rit ,ta m un thu !c mt mô hình affine Xem tại trang 58 của tài liệu.
Hình 3.11:M(t s0 k!t qu phân o5n - nghiên cứu phương pháp phát hiện đối tượng chuyển động trong video và ứng dụng

Hình 3.11.

M(t s0 k!t qu phân o5n Xem tại trang 59 của tài liệu.
3.3.4. Mô hình truy n - nghiên cứu phương pháp phát hiện đối tượng chuyển động trong video và ứng dụng

3.3.4..

Mô hình truy n Xem tại trang 61 của tài liệu.
Hình 4.1:Bi.u di9n phân cp các 0i t+ ng Video - nghiên cứu phương pháp phát hiện đối tượng chuyển động trong video và ứng dụng

Hình 4.1.

Bi.u di9n phân cp các 0i t+ ng Video Xem tại trang 63 của tài liệu.
Chuy &#34; nng cam t volume còn !c bi &#34; u din b-ng các mô hình tha ms - nghiên cứu phương pháp phát hiện đối tượng chuyển động trong video và ứng dụng

huy.

&#34; nng cam t volume còn !c bi &#34; u din b-ng các mô hình tha ms Xem tại trang 65 của tài liệu.
Hình 4. 3: K!t qu c8a thu &#34; t toán gom c7m Fine-to-coarse t5i các c 19,17,16,15,14,13,12,11,10,9,8,7,6,4 và 3 - nghiên cứu phương pháp phát hiện đối tượng chuyển động trong video và ứng dụng

Hình 4..

3: K!t qu c8a thu &#34; t toán gom c7m Fine-to-coarse t5i các c 19,17,16,15,14,13,12,11,10,9,8,7,6,4 và 3 Xem tại trang 71 của tài liệu.
!c phân on dùng th ut toán KMean thích nghi !c minh ha trên hình 4.5. - nghiên cứu phương pháp phát hiện đối tượng chuyển động trong video và ứng dụng

c.

phân on dùng th ut toán KMean thích nghi !c minh ha trên hình 4.5 Xem tại trang 73 của tài liệu.
Hình 5.1: Các lo5i ,t tr ng. - nghiên cứu phương pháp phát hiện đối tượng chuyển động trong video và ứng dụng

Hình 5.1.

Các lo5i ,t tr ng Xem tại trang 76 của tài liệu.
5.4. Mô hình Phâ nt ng: - nghiên cứu phương pháp phát hiện đối tượng chuyển động trong video và ứng dụng

5.4..

Mô hình Phâ nt ng: Xem tại trang 80 của tài liệu.

Từ khóa liên quan

Tài liệu cùng người dùng

  • Đang cập nhật ...

Tài liệu liên quan