Слежение за объектом в последовательности кадров

Физическая культура и спорт/4. Исследование физической трудоспособности у спортсменов.

Набиева А.Т.

Уфимский государственный авиационный технический университет, Россия

Слежение за объектом в последовательности кадров

Описание задачи.

При биомеханическом анализе движений спортсменов все чаще используют трекинг – слежение за перемещением интересующей точки в последовательности видеокадров.

Задача слежения формулируется так:

Пусть у нас есть последовательность изображений, обозначим её $I\left(x,t\right)$ .
Изображения представляются, как некоторая дискретная двумерная функция (массив) интенсивностей пикселей в каждый момент времени t.
Рассмотрим точку , принадлежащую . Цель алгоритма — найти такую точку на изображении $I\left(v,t+1\right)$ , что u и v «похожи». Степень похожести можно определять по-разному. В общем случае вычисляется некоторый дескриптор точки, и точки сравниваются по некоторой метрике. Дескриптор и метрика выбираются в зависимости от алгоритма.

Таким образом, на вход алгоритма подается последовательность кадров и координаты точки, которую необходимо отслеживать. На выходе алгоритма мы должны получить траекторию точки как набор смещений точки между кадрами.

Современные методы позволяют отслеживать движение точек только при условии малых искажений изображения окрестности и малых смещений точки обзора. В этом случае можно утверждать, что искомая точка не может далеко сместиться в новом кадре от своего предыдущего положения.

В простейшем случае в новом кадре находится ближайшая к предыдущему положению точка с наиболее близкой в используемой мере окрестностью. Такое слежение за особенностями сцены может рассматриваться как дискретизация оптического потока, т.е. определение его величины не на всем кадре, а в нескольких отдельных точках. Для каждой точки вычисляется только ее смещение от кадра к кадру (2 параметра).

Существует ряд проблем:

1) Масштабируемость – видео гораздо больше одного изображения, гораздо выше вычислительная нагрузка.

2) Помехоустойчивое слежение за движущимися и неподвижными объектами (например, вспышка)

3) При трекинге отслеживаемая часть кадра должна выделяться на фоне остального кадра, то есть быть контрастной.

4) В кадре могут быть несколько объектов, которые похожи друг на друга или перекрывают друг друга.

Все современные алгоритмы слежения за особенностями опираются на работу 1981 г. Лукаса и Канаде [1]. В 1991 году математическая формулировка этого алгоритма была изменена, и стала основой для всех последующих обобщений с учетом аффинных искажений окрестности и освещенности. Путем замены соответствующих переменных на константы любой из них превращается в обычный алгоритм Lucas-Kanade:

1. Lucas-Kanade - точка считается только смещающейся, без искажений.

2.Tomasi-Kanade - переформулирование Lucas-Kanade. Движение считается смещением, и рассчитывается путем итеративного решения построенной системы линейных уравнений.

3. Shi-Tomasi-Kanade - учитывает аффинные искажения особенности.

4. Jin-Favaro-Soatto - модификация Shi-Tomasi-Kanade с учетом аффинных изменений освещенности особенности.

Предложения

Отслеживаемая часть кадра должна быть контрастной на фоне остального кадра. Для этого необходимо, в программе, которая отслеживается изображение, поставить метку на объекте, и затем уже проследить за ним в последовательности кадров.

Решение проблемы, при которой в кадре объекты перекрывают друг друга, видится в создании системы, которая способна отслеживать множество людей на изображении одновременно. К примеру, система без труда «ведет» одновременно всех игроков баскетбольного матча, без необходимости установки меток на самих игроках.

Отслеживание ведется благодаря анализу нескольких видеопотоков, плюс сам анализ осуществляется благодаря использованию трех разных алгоритмов. Так, первый разбивает цельное изображение, например, баскетбольной площадки, на равные элементы, получается сетка. Второй алгоритм отслеживает траекторию каждого игрока, основываясь на результатах работы первого алгоритма. Третий же предотвращает путаницу, которая может возникнуть из-за пересечения траекторий разных игроков. Третий алгоритм отслеживает каждого игрока, и «ведет» его с первой минуты до последней.

Система позволяет оценивать эффективность игры каждой команды и каждого игрока, причем более тщательно, чем это может сделать обычный человек. Более того, технология самостоятельно оценивает тактику каждой команды.

Заключение

При слежении за объектом в последовательности кадров на многие проблемы нашлись решения, однако помехоустойчивое слежение за движущимися и неподвижными объектами до сих пор не является полностью решенной задачей.

Литература:

1.Алгоритм Лукаса Канаде / Wikipedia. The Free Encyclopedia. [Электронные данные] метод доступа – свободный.