Обработка перекрытий в задачах отслеживания объектов в видеопотоке
11
перекрытия уже являются полностью замаскированными благодаря
CAPOA
.
Алгоритм
CAPOA
получает на вход четыре аргумента:
ROI
,
цель,
предыдущий кадр и предыдущую карту выбросов. На выходе алго-
ритм выдает карту выбросов и обновленную маску шаблона. Опреде-
ление перекрытий происходит на блоках, а не на отдельных пиксе-
лах, как в [26, 36], так как пространственный контекст играет важную
роль в определении перекрытий (особенно, если перекрытие имеет
сходство с целью). Для компромисса между надежностью и разреше-
нием используется прогрессивная процедура сканирования.
ROI
ска-
нируется много раз, и с каждым проходом размер блока уменьшается
вдвое. При этом анализируются только те блоки, в которых ситуация
с перекрытиями не была решена на предыдущем шаге.
Сканирование заканчивается, когда ситуация с перекрытиями в
ROI
становится полностью определенной. Для того чтобы определить
перекрытия, используются предыдущие кадры — для каждого блока
ищется похожий на него блок на предыдущем кадре. Если это необ-
ходимо, поиск продолжается дальше, до тех пор, пока ситуация с пе-
рекрытиями для данного блока не будет точно установлена (поиск
может дойти до первого кадра, где ситуация четко определена для
каждого блока). Ситуация с перекрытиями на данном кадре задается
бинарной картой выбросов. При сканировании
ROI
из старой карты
выбросов генерируется новая, временная. Если невозможно одно-
значно определить, перекрыт блок или нет, то используется оценка
движения для данного блока (как в [37]). Если евклидово расстояние
до среднего вектора движения модели цели меньше определенного
порога, то блок не перекрыт.
Модель цели на каждом шаге алгоритма при необходимости
масштабируется и адаптируется посредством фильтра Калмана к из-
менениям в отслеживаемой цели. Основная задача алгоритма
VMTM
состоит в повышении точности определения местоположения цели.
Это достигается поиском локального минимума специальной функ-
ции, зависящей от параметров аффинных преобразований (как в [36])
и, что самое важное, учитывающей предварительную карту выбро-
сов. Таким образом, избегаются помехи, связанные с возможными
перекрытиями.
Данный метод дает в целом хорошие показатели [35], однако не
справляется с полными перекрытиями и объектами-перекрытиями,
идентичными отслеживаемой цели.
Совместное использование трекера и детектора.
TLD (Track-
ing-Learning-Detection).
Метод демонстрирует хорошие показатели
и имеет коммерческий успех [24]. Разработан для долгосрочного от-
слеживания любого класса целей. В отличие от алгоритмов, специа-
