1
УДК 004.921
Применение метода Лукаса — Канаде
для вычисления оптического потока
© И.О. Сакович, Ю.С. Белов
КФ МГТУ им. Н.Э. Баумана, Калуга, 248000, Россия
Статья посвящена проблеме обнаружения движущихся объектов на видеопосле-
довательности. Дано определение понятию оптического потока. Рассмотрен
наиболее эффективный метод для вычисления оптического потока — метод Лу-
каса — Канаде. Предложен обзор улучшенных вариантов метода. Описаны основ-
ные применения оптического потока.
Ключевые слова:
оптический поток, обнаружение объектов в движении, метод
Лукаса — Канаде, компьютерное зрение.
Самое интересное и важное на видеопоследовательностях — дей-
ствия людей. С развитием информационных технологий возникла
задача автоматически определять, какие события происходят на ви-
део в режиме реального времени. Это одна из главных проблем, тре-
бующая эффективного решения в автоматизированных системах без-
опасности. В банках, коммерческих зданиях, общественных местах
установлено много камер видеонаблюдения. Следовательно, необхо-
димо, чтобы операторы тщательно следили за событиями и просмат-
ривали видеопоследовательности, что является достаточно сложной
задачей.
Существует множество определений понятия «действие»:
действие представляет собой физическое движение тела человека;
действием является взаимодействие человека с окружением с опре-
деленной целью (но одни и те же действия имеют разный смысл в зави-
симости от окружения; схожие по внешним признакам действия и дви-
жения могут быть в разном контексте);
действием может быть взаимодействие нескольких людей на од-
ной сцене с определенной целью (драка, кража, образование толпы в
общественном месте и т. д.).
Объекты на видеопоследовательностях в целом стабильны, т. е.
их внешность и структура не меняются от кадра к кадру. Следова-
тельно, можно определить действие только по одному изображению
(например, человек выходит из машины, пьет кофе и т. д.). Однако
при этом возникают некоторые сложности:
невозможно определить действие только по одному кадру;
необходимо распознавать серию объектов и их взаимоотношения.
В случае с видеопоследовательностями появляется дополнитель-
ная важная информация — движение. Суть действий изначально в
