找了一篇物件偵測的來看
標題:淺談於視訊中進行物件偵測與物件切割技術
裡面內容大概是說追蹤一個東西時,先把他本身的像素資訊所紀錄
然後在追蹤時可以只尋找東西本身的像素,忽略背景,以減少背景的干擾與變異
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段落擷取:近年來，有許多研究將這兩個領域做整合，以提供視訊中物件偵測與物件切割。在此一領域內大多使用example-based的方法，亦即由訓練影像中找出物件的特徵區域，並用Codebook來描述該物件的特徵關係
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所謂CodeBook，指的是一群CodeVector或CodeVector的集合，而我們最終的目標，便是以這些挑選出來的CodeVector來代表該空間中全部的資料向量。(此資料是我去google找的)
ps:我不知道CodeVector的代表意思 google無法翻譯 yahoo說沒這單字....
要如何分辨物件,是利用區塊間的相關性(Normalized Grayscale Correlation)與群聚(clustering)
的方式來分群,來分割出該物件的輪廓,再來比對投票,利用投票最高的圖案來分辨該物件,雖然現在還有許多不成熟的地方,例如改善偵測的正確率及偵測的速度等等
以下為分割出的例圖
車輛影像及其特徵點
牛的偵測及其前景切割結果
2 則留言:
可以嘗試查一下維基百科喔!!
維基查不到 =_=
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