Курсы английского
<<  MPEG-2 High Rate Video over 1394 and Implications for 802 MPEG: A Video Compression Standard for Multimedia Applications  >>
Computation of Normal Flow
Computation of Normal Flow
Parameter Estimation of the Geometric Transform
Parameter Estimation of the Geometric Transform
Definition of Normal Flow
Definition of Normal Flow
Sample Detection
Sample Detection
Example Graph: What’s going on
Example Graph: What’s going on
Attributes of a Node
Attributes of a Node
Moving objects that don’t appear in some frames can be hypothesized
Moving objects that don’t appear in some frames can be hypothesized
Evaluation Results on 5 Shots
Evaluation Results on 5 Shots
Картинки из презентации «Detecting and Tracking Moving Objects for Video Surveillance» к уроку английского языка на тему «Курсы английского»

Автор: Linda Shapiro. Чтобы познакомиться с картинкой полного размера, нажмите на её эскиз. Чтобы можно было использовать все картинки для урока английского языка, скачайте бесплатно презентацию «Detecting and Tracking Moving Objects for Video Surveillance.ppt» со всеми картинками в zip-архиве размером 1317 КБ.

Detecting and Tracking Moving Objects for Video Surveillance

содержание презентации «Detecting and Tracking Moving Objects for Video Surveillance.ppt»
Сл Текст Сл Текст
1Detecting and Tracking Moving Objects 10frames. Each new frame generates a set of
for Video Surveillance. Isaac Cohen and regions corresponding to the moving
Gerard Medioni University of Southern objects. We want to know which moving
California. objects in the new frame are the same as
2Their application sounds familiar. those in the old.
Video surveillance Sensors with pan-tilt 11Why is this Difficult? Little
and zoom Sensors mounted on moving information about the objects is known.
airborne platforms Requirement for Objects tend to be of small size in aerial
detection and tracking of moving objects imagery. Large changes in object size are
and the relationship of their trajectories possible.
Requirement for high-level description of 12Sample Detection.
the whole video sequence. 13Detection Videos. seq1.avi
3Approach. First find optical flow and seq1_det.avi seq6.avi seq6_det.avi.
perform motion compensation to stabilize. 14Example Graph: What’s going on?
Find large numbers of moving regions. Use 15Attributes of a Node.
the residual flow field and its normal 16Keeping Track of Moving Regions. Among
component to detect errors. Define a the detected regions, some small ones
attributed graph whose nodes are detected should be merged into a larger one. They
regions and edges are possible matches cluster the detected regions in the graph,
between two regions detected in two instead of using single images. Use a
different frames. Use the graph as a median shape template to keep track of the
dynamic template for tracking moving different moving regions.
objects. 17Moving objects that don’t appear in
4Their Idea. Detection after some frames can be hypothesized.
stabilization doesn’t work well. So hypothesized.
integrate the detection into the 18Extraction of Object Trajectories. The
stabilization algorithm by locating graph representation changes as new frames
regions of the image where a residual are acquired and processed. The goal is to
motion occurs using the normal component find the full trajectory of each moving
of the optical flow field. object. But we don’t know where each one
5What is “Normal Flow”? The optical starts or where it ends. So we have to
flow equation constrains the image consider each node with no predecessor a
velocity in the direction of the local possible start and each with no successor
image gradient, but not the tangential a possible end.
velocity. Normal flow corresponds to the 19Optimal Path. Assign each edge of the
image velocity along the image gradient. graph a cost, which is the similarity
It is computed from both image gradients between the connected nodes. cij = Cij /
and temporal gradients of the stabilized (1 + dij2). i. j. Cij is the gray-level
sequence. The amplitude is large near and shape correlation between i and j. dij
moving regions. The amplitude is near zero is the distance between their centroids.
near stationary regions. 20Optimal Path. This formulation does
6Computation of Normal Flow. Let ?ij not lead to the optimal solution. Instead
denote the warping of image to reference they define the length lj of node j as the
frame j. The stabilized image sequence is maximal length of the path starting at
defined by Ii(?ij) . Given reference image that node. Then the modified cost function
I0 and target I1, image stabilization Cij=ljcij is used to find the optimal
consists of registering the two images and paths from each node without predecessor,
computing the geometric transform ? that using a greedy search method.
warps I1 so it aligns with I0. 21Quantitative Evaluation. TP = true
7Parameter Estimation of the Geometric positives of moving objects FP = false
Transform. Minimize the least squares positives of moving objects FN = false
equation Detect and remove outliers negatives (not detected). Metrics: DR = TP
through an iterative process. / (TP + FN) Detection Ratio FAR = FP / (TP
8Definition of Normal Flow. The warping + FP) False Alarm Ratio.
function is integrated into the formula so 22Evaluation Results on 5 Shots.
that the image gradients are computed on 23Tracking Demos. seq1_mos_track.avi
the original image grids and not the seq6_track.avi.
warped ones. This simplifies the 24Questions/Comments. Have they solved
computation and allows for a more accurate our problem? Has anyone done better? No
estimation of the residual normal flow. one seems to use the metrics. But a 2005
9Finding Moving Objects. Given a pair paper by Nicolescu and Medioni compares
of image frames, find the moving objects results of 4 methods on fake sequences
by thresholding the normal flow. Does this (and beats them, of course) Another recent
overcome problems of other approaches? paper by Xiao and Shah says they compared
10Graph Representation of Moving their results to those of Ke and Kanade,
Objects. Nodes are the moving regions. Wang and Adelson, and Ayer and Sawhney,
Edges are the relationships between 2 but no numbers are given. Can we beat
moving regions detected in 2 separate these people?
Detecting and Tracking Moving Objects for Video Surveillance.ppt
http://900igr.net/kartinka/anglijskij-jazyk/detecting-and-tracking-moving-objects-for-video-surveillance-107092.html
cсылка на страницу

Detecting and Tracking Moving Objects for Video Surveillance

другие презентации на тему «Detecting and Tracking Moving Objects for Video Surveillance»

«English for you» - EuroTalk. «Английский для тебя» (курс английского языка с применением ИКТ). Викторины Задания Игры Игровые упражнения Ты можешь выбрать уровень сложности. Все слова и выражения озвучены носителями языка. Ты научишься правильно строить предложение. При выполнении заданий программа оценивает твой результат и предоставляет отчёт.

«Языковые курсы Net languages» - Английский для детей идеально подходит для изучения в школе и дома. Перечень доступных курсов в 2006 - 2007. Примеры различных форматов обучения. Фонд Магистр является официальным представителем школы Net Languages в России. Фонд Магистр предоставляет сопутствующие услуги по обучению иностранным языкам за рубежом.

«Он-лайн обучение английскому» - Тестирование и анализ объемов обучения. Специально построенные программы. Объём обучения. С какими проблемами мы сталкивались в авиационном секторе. Корпоративное обучение. Параметры, определяющие выбор программы обучения. Текущий уровень сотрудника. Дистанционное обучение без преподавателя. Выбор программы обучения.

«Деловой английский» - Информационные ресурсы. Самостоятельная работа по выполнению заданий. Терминологический тест. Прилагательные: личные и профессиональные качества человека. Обсуждение плана работы. Методы оформления информации в виде слайдовой презентации, публикации, веб-сайта. Дидактические цели проекта. Обладаешь ли ты качествами лидера?

«Профессор Хиггинс» - Выполняя упражнения, учащийся может натренировать данное правило и проверить, насколько хорошо он его понял. Фонетика. Уроки состоят из нескольких упражнений. Добавлены раздел стихов (около 100), поговорок, скороговорок и раздел омонимы. Цель программы . Прочитать теорию по уроку можно нажав кнопку “Theory”.

«Английская языковая школа» - А в 2010 году начинает свою работу первая школа-франчайзи в г. Дзержинский. К 2007 году число студентов Британского образовательного центра увеличивается со 100 до 200 человек. Что предлагают крупнейшие языковые сети? Увеличение числа запросов за последний год на 60%. По ключевому словосочетанию «Английский язык».

Курсы английского

25 презентаций о курсах английского
Урок

Английский язык

29 тем
Картинки
900igr.net > Презентации по английскому языку > Курсы английского > Detecting and Tracking Moving Objects for Video Surveillance