А.Н. Алфимцев, Н.А. Демин
8
Интегральный алгоритм захвата и отслеживания удаленного
объекта.
Для комплексного решения задачи отслеживания удален-
ных объектов необходимо использовать два алгоритма: захвата объ-
екта
Ob
t
(
X
,
Y
) и его отслеживания. Для этого лучше всего подходят
алгоритмы Виолы – Джонса и Лукаса – Канаде. В случае отслежива-
ния наилучший выбор — это алгоритм Лукаса – Канаде. Использова-
ние алгоритма Виолы – Джонса в этих целях нецелесообразно, по-
скольку в таком случае потребуются высокие вычислительные мощ-
ности, а алгоритм непрерывно адаптирующегося сдвига уступает
алгоритму Лукаса – Канаде по вероятности ошибки I рода. В свою
очередь, алгоритм шаблонов движений не подходит для отслежива-
ния удаленного объекта
Ob
t
(
X
,
Y
), что подтверждается полученными
данными.
Приведенная ниже последовательность шагов представляет собой
интегральный алгоритм захвата и отслеживания объекта
Ob
t
(
X
,
Y
),
эффективным образом использующий возможности алгоритмов Лу-
каса – Канаде и Виолы – Джонса.
Шаг 1.
С помощью алгоритма Виолы – Джонса (или через ручной
ввод, если невозможно выполнить предварительное обучение) опре-
деляются координаты объекта отслеживания
Ob
t
(
X
,
Y
).
Шаг 2.
Инициализируется массив характерных точек (дескрипто-
ров) объекта
Ob
t
(
X
,
Y
).
Шаг 3.
Для следующего кадра
I
t
(
h
,
w
) видеопотока начинает вы-
полняться алгоритм Лукаса – Канаде, который принимает на вход
массив характерных точек.
Шаг 4.
Если какая-либо из характерных точек слишком отдаляет-
ся от центра масс характерных точек, она удаляется.
Шаг 5.
Если число характерных точек стало ниже определенного
порогового значения, объект
Ob
t
(
X
,
Y
) считается потерянным, произ-
водится переход к шагу 1.
Шаг 6.
На экран выводится кадр
I
t
(
h
,
w
), на котором отмечен объ-
ект отслеживания
Ob
t
(
X
,
Y
).
Шаг 7.
Производится переход к шагу 3.
Исходя из вычислительных оценок работы алгоритмов Лукаса –
Канаде [7] и Виолы – Джонса [5], верхнюю оценку вычислительной
сложности рассмотренного интегрального алгоритма можно оценить
как
O
(
N
), где
N
— количество пикселей исследуемого изображения
I
t
(
h
,
w
). Таким образом, алгоритм имеет линейную оценку сложности,
что позволяет проводить захват и отслеживание удаленного объекта
Ob
t
(
X
,
Y
) в реальном времени.
Заключение.
Анализ особенностей алгоритмов при обработке
видеопотока и вероятностей возникновения ошибок I и II рода рас-
смотренных алгоритмов позволил выделить два наиболее подходя-
