Paft 0 Жалоба Опубликовано February 3, 2012 Добрый вечер. Занимаюсь разработкой приложения для осуществления базового видеонаблюдения и возникла идея поиска объектов в видеоархиве по загруженному образцу: * система обрабатывает видео с камеры, выделяет регионы с движением - эти регионы и будут объектами, среди которых должен осуществляться поиск. видео и информация о регионах соответственно сохраняется в архив. * пользователь выбирает объект для поиска (загружает картинку из файла и выделяет на ней интересующий объект) и нажимает "Найти". * происходит обработка и сравнение - выявляются особенности выбранного объекта и особенности сохраненных объектов и осуществляется сравнение - похож/не похож Скорее всего особенности объектов будут анализироваться при записи в архив для того, чтобы ускорить поиск в будущем. Главные требования - скорость обработки, т.е. если на каждые 10 найденных совпадений будет одно правильное - этого вполне хватит. Подскажите, в какую сторону копать? Долго ковырялся с примерами opencv и лазил по инету - так и не смог найти подходящее решение. Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на других сайтах
Nuzhny 243 Жалоба Опубликовано February 4, 2012 1. Я видел решение в какой-то книге по вейвлетам, их примеры работали довольно нормально. 2. Насколько я знаю, самый популярный сейчас способ bag of words. 2. В разных книгах (типа "Компьютерное зрение" Понса и Форсайта) есть обзор методов. Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на других сайтах
Paft 0 Жалоба Опубликовано February 4, 2012 Спасибо. Будем читать. Эх, примерчик бы... :-) Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на других сайтах
Smorodov 579 Жалоба Опубликовано February 4, 2012 Так в примерах OpenCV вроде был BagOfWords. Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на других сайтах
mrgloom 242 Жалоба Опубликовано February 6, 2012 сначала надо определится какие признаки выделять из этих регионов. можно погуглить CBIR. Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на других сайтах
Paft 0 Жалоба Опубликовано February 9, 2012 Сложно определиться какие именно признаки будут извлекаться. Почитал статьи - составилось следующее мнение: * SIFT, SURF - очень медленно, не подходит для данной задачи, т.к. требуется больше скорость, чем точность определения * BagOfWords - насколько я понял, это обучаемый в процессе работы алгоритм с использованием словаря. Т.к. сложно предсказать сколько объектов будет детектировано и соответственно проанализировано, то можно предположить рост словаря на объектах со множеством камер или с динамично меняющейся обстановкой - а следовательно и замедление работы - чем дольше работает обработка - тем больше будет тормозить. Сложилось мнение что больше все-таки данный метод подходит для построения каталога (поправьте, если я ошибаюсь). * единственное что приходит в голову для очень простого сравнения - это примитивно сравнивать гистограммы изображений. Но здесь многое зависит от освещения и контрастности. Что если будет осуществляться поиск человека по изображению (например в яркой желтой футболке), полученного с внешней камеры (с улицы) по архиву, содержащему данные по кабинетной камере. Может ничего не найтись из-за разности яркости изображений. В общем просто и не очень надежно (может быть можно дополнить дополнительной проверкой, т.е использовать в комплексе). Примера сравнения изображений при помощи вейвлетов так и не нашел. Может подтолкнете еще в какую-нибудь сторону? :-) Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на других сайтах
mrgloom 242 Жалоба Опубликовано February 9, 2012 цветовая гистограмма быстрый и простой метод, но плохой. с яркостью возможно как то можно нормировать. в общем случае наверно чем больше будет выделено признаков и чем выше их качество\сложность тем больше возможно будет различить объектов. для систем видеонаблюдения не знаю какие используются особенности лучше погуглить на эту тему. Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на других сайтах
mrgloom 242 Жалоба Опубликовано February 21, 2012 http://jamie.shotton.org/work/publications/cvpr08.pdf вот есть что то такое еще. и такое http://phash.org/ http://pdiff.sourceforge.net/ http://stackoverflow.com/questions/225210/removing-duplicate-images Clustering near-duplicate images in large collections дескрипторы+ хэш функции Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на других сайтах
Nuzhny 243 Жалоба Опубликовано February 21, 2012 Примера сравнения изображений при помощи вейвлетов так и не нашел. Может подтолкнете еще в какую-нибудь сторону? :-) Гугл на строку "вейвлеты поиск в базе данных" что-то похожее на правду выдаёт. Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на других сайтах
Paft 0 Жалоба Опубликовано February 22, 2012 Спасибо большое Сейчас буду вкуривать :-) Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на других сайтах
mrgloom 242 Жалоба Опубликовано March 5, 2012 http://cvlab.epfl.ch/alumni/oezuysal/ferns.html вот еще кой чего. Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на других сайтах