1 Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006Śledzenie Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006

2 Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006Plan wykładu Zastosowanie śledzenia Przegląd dostępnych metod Przepływ optyczny Eliminacja błędów filtrem Kalmana Wybór punktów Algorytmy wężykowe Podsumowanie Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006

3 Zastosowanie śledzeniaMonitorowanie dużych obiektów Określanie właściciela przedmiotu Zastosowania marketingowe Polepszenie klucza opisującego twarz Wykrywanie sytuacji nietypowych Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006

4 Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006Przegląd metod Optical Flow – przepływ optyczny Algorytm ConDensation Metoda Distributed Monte Carlo Wykorzystanie fal Gabora Wykorzystanie koloru Śledzenie twarzy w filmach w skali szarości Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006

5 Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006Przepływ optyczny Przepływ optyczny – widoczny ruch jasności w obrazie. Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006

6 Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006Przepływ optyczny Założenia: Płaska powierzchnia obiektu, Jednorodne oświetlenie padające na obiekt, Jasność punktu proporcjonalna do światła odbitego od powierzchni całego obiektu, Ciągła zmiana światła odbitego. Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006

7 Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006Przepływ optyczny t1 t1+dt x + dx y + dy x y t Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006

8 Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006Przepływ optyczny Jeżeli I(x,y,t) opisuje jasność należy dodatkowo założyć: I(x,y,t) zależy od współrzędnych x, y w większej części obrazu Jasność każdego punktu w poruszającym się obiekcie nie zmienia się w czasie Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006

9 Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006Przepływ optyczny Przesuwamy wzorzec – jasność punktów pozostaje stała stąd: Wykorzystując szereg Taylora: Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006

10 Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006Przepływ optyczny Jeżeli podstawimy: Otrzymamy równanie liniowe z dwoma niewiadomymi – równanie przepływu optycznego Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006

11 Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006Przepływ optyczny Prędkość leży na linii prostopadłej do grad. jasności w obrazie Odległość linii jest równa Linia ograniczeń Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006

12 Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006Przepływ optyczny Różne podejścia Łączenie przylegających pikseli w grupy przy założeniu, że mają jednakową prędkość (Lucas & Kanade) Obliczenia z wykorzystaniem pochodnych wyższego rzędu (Horn & Schunck) Łączenie bloków (Block Matching) Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006

13 Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006Przykład Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006

14 Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006Filtr Kalman’a Przykład estymatora Bayes’a Eliminacja błędów śledzenia Etapy działania Przewidywanie Uaktualnianie Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006

15 Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006Filtr Kalman’a Filtr estymuje kolejny stan systemu x rozwiązując dyskretne równanie różnicowe Równanie miary systemu Pierwotny stan systemu Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006

16 Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006Filtr Kalman’a Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006

17 Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006Filtr Kalman’a Stan systemu Macierz przejścia między stanami i zależności między stanem a miarami Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006

18 Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006Filtr Kalman’a Błąd a priori i a posteriori Macierze kowariancji błędu a priori i a posteriori Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006

19 Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006Filtr Kalman’a Przewidywanie stanu systemu w przód Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006

20 Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006Filtr Kalman’a Uaktualnianie – dodanie obliczonych miar w celu polepszenia estymacji Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006

21 Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006Filtr Kalman’a vt xt z + + Kt - + Ht At delay xt-1 Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006

22 Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006Wybór punktów Punkty o dużym gradiencie Kontury Punkty o wysokim lokalnym gradiencie a znajdujące się na obiekcie Punkty, które nie są przysłaniane Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006

23 Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006Wybór punktów Twarz Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006

24 Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006Wybór punktów Obiekt Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006

25 Wężyki – aktywne konturyDetekcja krawędzi Śledzenie Do teraz – tylko informacja z obrazu Nowość – dodatkowa informacja Rozwiązanie dla lokalnych minimów Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006

26 Wężyki – aktywne konturyWężyk – zbiór uszeregowanych punktów v(s) opisujących kontur, na który oddziałują różne siły dążący do zminimalizowania swojej energii. Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006

27 Wężyki – aktywne konturySiły Wewnętrzne Zachowanie ciągłości oraz gładkości Zewnętrzne Zależą od informacji zawartej w obrazie Wymuszane przez użytkownika Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006

28 Wężyki – aktywne konturyEnergia wewnętrzna dąży do wyrównania odległości między punktami zapewnia spójność Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006

29 Wężyki – aktywne konturyEnergia zewnętrzna – energia obrazu Linie Krawędzie Przestrzeń Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006

30 Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006Wężyki – śledzenie Przykład Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006

31 Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006Podsumowanie Zastosowanie algorytmów śledzenia w wielu dziedzinach Stosowanie wielu specjalizowanych algorytmów Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006

32 Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006Dziękuje Rozpoznawanie Twarzy i Systemy Biometryczne, 2005/2006