Сьогодні відеоспостереження - це найбільш затребувана система для охоронних та моніторингових цілей. Розвиток систем відеоспостереження відкриває нові можливості не тільки для фіксації правопорушень, а й для їх попередження. Щодо відстеження об'єктів на відео, можна зазначити, що така необхідність виникає у багатьох сферах життя, наприклад, у системах безпеки, при створенні систем автоматизованого аналізу спортивних змагань, в системах контролю якості процесів, при створенні людино-машинного інтерфейсу. Край важливо, щоб користувачі системи відеоспостереження не тільки могли використовувати систему, зберігати та обробляти дані, а також отримувати необхідну інформацію про той чи інший об'єкт, який відображений на відео за допомогою такого інструменту, як відстеження об'єктів. Розглянуто розроблений алгоритм пошуку та відстеження об'єктів на відео. Розроблений алгоритм складається з двох етапів: пошук, або виявлення об'єктів, та відстеження об'єктів на відео. Розглянуто метрики, які буде використано для оцінки подібності двох блоків в кадрі. Більшість метрик якості відеозображень засновано на метриках якості статичних зображень, і тому відеозображення порівнюють покадрово. У зв'язку з цим метрики застосовні тільки для порівняння відеозображень, що мають однакову кількість пікселів. Проведено аналіз існуючих методів виявлення об'єктів, а саме облич людини. Обрано метод Віоли-Джонса, який дозволяє виявляти об'єкти на відео. Цей метод складається з декількох кроків, одним з котрих є використання ознак Хаара, за допомогою яких відбувається пошук потрібного об'єкта. Розглянуто як стандартні, так і додаткові ознаки Хаара. Програмно реалізовано метод Віоли-Джонса та проведено експеримент. Розглянуто метрики, які буде використано для оцінки подібності двох блоків в кадрі.Сьогодні відеоспостереження - це найбільш затребувана система для охоронних та моніторингових цілей. Розвиток систем відеоспостереження відкриває нові можливості не тільки для фіксації правопорушень, а й для їх попередження. Щодо відстеження об'єктів на відео, можна зазначити, що така необхідність виникає у багатьох сферах життя, наприклад, у системах безпеки, при створенні систем автоматизованого аналізу спортивних змагань, в системах контролю якості процесів, при створенні людино-машинного інтерфейсу. Край важливо, щоб користувачі системи відеоспостереження не тільки могли використовувати систему, зберігати та обробляти дані, а також отримувати необхідну інформацію про той чи інший об'єкт, який відображений на відео за допомогою такого інструменту, як відстеження об'єктів. Розглянуто розроблений алгоритм пошуку та відстеження об'єктів на відео. Розроблений алгоритм складається з двох етапів: пошук, або виявлення об'єктів, та відстеження об'єктів на відео. Розглянуто метрики, які буде використано для оцінки подібності двох блоків в кадрі. Більшість метрик якості відеозображень засновано на метриках якості статичних зображень, і тому відеозображення порівнюють покадрово. У зв'язку з цим метрики застосовні тільки для порівняння відеозображень, що мають однакову кількість пікселів. Проведено аналіз існуючих методів виявлення об'єктів, а саме облич людини. Обрано метод Віоли-Джонса, який дозволяє виявляти об'єкти на відео. Цей метод складається з декількох кроків, одним з котрих є використання ознак Хаара, за допомогою яких відбувається пошук потрібного об'єкта. Розглянуто як стандартні, так і додаткові ознаки Хаара. Програмно реалізовано метод Віоли-Джонса та проведено експеримент. Розглянуто метрики, які буде використано для оцінки подібності двох блоків в кадрі.

  Повний текст PDF - 1.025 Mb    Зміст випуску     Цитування публікації

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"