Дослідження методів та засобів виявлення об’єктів на відеозображеннях
Автор: Стоян Антон Опанасович
Кваліфікаційний рівень: магістр
Спеціальність: Системне програмування
Інститут: Інститут комп'ютерних технологій, автоматики та метрології
Форма навчання: денна
Навчальний рік: 2020-2021 н.р.
Мова захисту: українська
Анотація: Стоян А.О., Пуйда В.Я. (керівник). Дослідження методів та засобів виявлення об’єктів на відеозображеннях. Магістерська кваліфікаційна робота – Національний університет “Львівська політехніка”, Львів, 2020. Розширена анотація Задача виявлення об`єктів на відеозображеннях актуальна для сучасних систем комп’ютерного зору [1], орієнтованих на різні функціональні застосування. Виявлення об`єктів може проводитися як на статичних відеозображеннях так і на динамічних виділених з відеопотоку кадрах. В основному виявлення об`єктів на відеозображенні означає виявлення характерних особливостей. Ознакою може бути яскравість або кольорова неоднорідність [2]. До цього ще можуть виконуватися операції визначення координат положення відносно кадру, лінійних розмірів та інших характеристик, які в подальшому використовуються для розв`язання інших задач в системі комп’ютерного зору. Не існує універсального алгоритму для виявлення об’єктів для різних умов та середовищ. Тому проводяться розробки спеціалізованих алгоритмів або приведення відомих алгоритмів до конкретної задачі та конкретних умов. Складність алгоритмів та задач, які має вирішувати конкретна система комп’ютерного зору, висуває відповідні вимоги до технічних інструментів забезпечення на які покладається виконання цих задач. Об’єкт дослідження – виявлення об’єктів на відеозображеннях. Предмет дослідження – методи та засоби для виявлення об’єктів на відеозображеннях. Мета дослідження: знаходження методу виявлення об’єктів на відеозображеннях, який забезпечує оптимальні результати між швидкодією та точністю виявлення, а також вибір інструментальних засобів для реалізації вибраного методу. Результати дослідження – в роботі досліджено і проведено порівняльний аналіз таких методів виявлення об’єктів на відеозображеннях: метод бінаризації зображення [2], метод кольорових фільтрів [3], метод між-кадрової різниці [4], метод порівняння з еталоном по особливим точкам [5] детекторами ORB [6], метод SURF [7]. Проведено програмне моделювання таких методів: виявлення об’єктів за допомогою бінаризації порогом яскравості, виявлення об’єктів за допомогою кольорових фільтрів, виявлення рухомих об’єктів за допомогою між-кадрової різниці. При цьому метод бінаризації порогом яскравості зображення, за часом виконання є найшвидшим серед всіх методів, оскільки має найменшу кількість операцій. Метод виявлення об’єктів через особливі точки детектором SURF, ORB є повільнішим серед інших методів. Оптимальним методом для виявлення об’єкта є метод порівняння з еталоном за особливими точками детектором ORB. При моделюванні визначено середній час виявлення на кожну 0,03мс. Ключові слова – система комп’ютерного зору, виявлення об’єктів, детектор особливих точок, ORB (Oriented FAST and Rotated BRIEF), центроїд інтенсивності (Intensity Centroid), фільтрація за допомогою Ratio Test. Перелік використаних літературних джерел. 1. Л. Шапиро, Дж. Стокман. Компьютерное зрение - Computer Vision. — М. Бином. Лаборатория знаний, 2006. — 752 с. — ISBN 5-94774-384-1 2. Рейнхард Клетте. Компьютерное зрение. - Москва: ДМК Пресс, 2019 - 508 с. Теория и алгоритмы. SBN 978-5-97060-702-2 3. A Fast HSV Image Color and Texture Detection and Image Conversion Algorithm / Monika Deswal1 , Neetu Sharma2 - International Journal of Science and Research (IJSR), 2015 4. Nishu Singla. Motion Detection Based on Frame Difference Method. International Journal of Information & Computation Technology. ISSN 0974-2239 Volume 4, Number 15 (2014), pp. 1559-1565 5. V. Rodehorst, A. Koschan. Comparison and evaluation of feature point detectors, 2006.