А.Н. Алфимцев, Н.А. Демин
6
Алгоритм шаблонов движений не имеет каких-либо недостатков,
делающих его априорно непригодным для решения поставленной за-
дачи, однако при его использовании вероятность возникновения
ошибки II рода очень велика: при размере «отвлекающей» области
больше размера объекта
Ob
t
(
X
,
Y
) вероятность ошибки — от 60 до
100 % (см. рис. 2). В свою очередь, алгоритм Виолы – Джонса обла-
дает гораздо большей точностью и является эффективным средством,
однако в некоторых случаях он непригоден (к примеру, во время по-
токовой обработки видео), так как требует начального обучения и
высоких вычислительных мощностей.
В отличие от этих алгоритмов, алгоритмы Лукаса – Канаде и
непрерывно адаптирующегося сдвига не имеют описанного выше не-
достатка (ошибок II рода), поскольку не осуществляют непосред-
ственно поиск движущегося объекта
Ob
t
(
X
,
Y
), а лишь сопровождают
уже обнаруженный другими методами объект. Однако при их исполь-
зовании существует вероятность потери фокуса на объекте
Ob
t
(
X
,
Y
) во
время отслеживания (ошибка I рода). Зависимость вероятности воз-
никновения этой ошибки от размера объекта
Ob
t
(
X
,
Y
) для алгоритма
Лукаса – Канаде и непрерывно адаптирующегося сдвига изображена
на рис. 3, где в качестве объекта отслеживания взят автомобиль, кото-
рый по цвету не сильно отличается от фона. Алгоритм сдвига среднего
показал те же результаты, что и алгоритм непрерывно адаптирующе-
гося сдвига, а так как он является предшественником непрерывно
адаптирующегося сдвига, его результаты не представлены.
p
, %
Размер,
пиксели
p
, %
Размер,
пиксели
а
б
Рис. 3.
Вероятность
p
возникновения ошибки I рода для алгоритмов Лукаса –
Канаде (
а
) и непрерывно адаптирующегося сдвига (
б
) в зависимости от
размера объекта
Как видно из рис. 3, в поставленном эксперименте алгоритм
непрерывно адаптирующегося сдвига заметно проигрывает алгорит-
му Лукаса – Канаде. Это объясняется тем, что для достижения высо-
