К.Л. Тассов, Д.Е. Бекасов
10
значит, эта область перекрыта. Область обозначается неперекрытой,
если она возобновляет движение. Возобновление движения опреде-
ляется путем кластеризации векторов движения областей цели и вы-
числением расстояния от вектора движения рассматриваемой обла-
сти до центра этого кластера. Если движение какой-то из областей
возобновилось, маска обновляется.
Использование карты перекрытий.
Алгоритм контентно-
адаптивного прогрессивного анализа перекрытий (
CAPOA
).
В от-
личие от обычных, учитывающих только внешний вид цели, данный
алгоритм [35] поэтапно анализирует ситуацию перекрытия, принимая
во внимание пространственно-временной контекст. При этом полу-
чаемая информация дважды проверяется на соответствие цели и
ограничениям перемещения, что позволяет лучше разделять целевой
объект с объектами-перекрытиями. Для исключения ситуаций оши-
бочного определения положения цели при перекрытиях используется
сопоставление с адаптируемым шаблоном. Вместо того чтобы пола-
гаться на статистическую модель изменений внешнего вида цели,
CAPOA
явно и прогрессивно определяет выбросы, используя про-
странственно-временной контекст цели. Проблема «курицы и яйца»
решена благодаря сопоставлению с адаптируемым шаблоном (алго-
ритм
VMTM
), где неперекрытая часть цели используется для уста-
новки цели из ошибочного положения в правильное. В результате
трекер становится устойчивым к большому числу типов перекрытий.
В начальный момент времени цель вручную выделяется опреде-
лением области интереса (
ROI
). Когда приходит новый кадр, аппрок-
симация области интереса
ROI
1
находится из первого совпадения по
образцу. Однако местоположение цели, определенное по первому
совпадению, может быть ошибочным, так как использует шаблон,
сформированный в соответствии с ситуацией с перекрытиями на
предыдущем кадре. Для того чтобы исправить ситуацию, применяет-
ся
CAPOA
для анализа ситуации с перекрытиями в
ROI
1
, а затем на
основе результатов этого анализа —
VMTM
, генерирующий новый
ROI
(
ROI
2
), где ситуация с перекрытиями в котором проанализирова-
на перед этим с помощью
CAPOA
. Ситуация с перекрытиями в
ROI
2
генерирует новый шаблон, который проходит поиск на совпадение по
второму разу. В итоге получается окончательный
ROI
(
ROI
3
). После
определения
ROI
3
неперекрытая часть шаблона обновляется с помо-
щью фильтра Калмана.
Необходимо отметить, что анализ ситуации перекрытия
ROI
2–3
нужен только для определения новых закрытых областей. Поиск со-
ответствия шаблону осуществляется преобразованием системы коор-
динат для отображения предполагаемого шаблона на кадр и нахож-
дения области, лучше всего согласующейся с шаблоном. При этом
