Найти

Результаты поиска

• МЕТРИКИ ОЦЕНКИ АЛГОРИТМОВ АВТОМАТИЧЕСКОГО СОПРОВОЖДЕНИЯ

  А. Е. Щелкунов, В. В. Ковалев, К.И. Морев, И. В. Сидько

  2020-07-10

  Аннотация ▼

  Работа посвящена обзору существующих метрик для оценки качества выполнения задачи сопровождения объектов на видео различными алгоритмами. При оценке алгоритмов сопро-вождения для последующего их сравнения недостаточно использовать одну метрику, а следует оценивать алгоритмы по набору различных независимых оценок. С этой целью было проведено исследование существующих метрик оценки алгоритмов, результаты которого приведены в статье. В обзоре участвует множество различных подходов к оценке алгоритмов. Например, подходы основанные на оценке определения центра объекта сопровождения, которые являют-ся одними из первых и популярных до сих пор метрик оценки алгоритмов сопровождения. К основным недостаткам таких подходов можно отнести сложность определения истинного центра объекта, а также интерпретация оценок при различных размерах объекта. Для устра-нения этих недостатков в статье вводится новая метрика: несмещенная (оконная) ошибка определения центра объекта, которая учитывает постоянную составляющую ошибки опреде-ления центра. К другим подходам можно отнести метрики, основанные на анализе коэффици-ента Жаккара. Так же в статье рассмотрены подходы, основанные на анализе сбоев сопровождения, в которых учитывается длина сопровождения и интенсивность отказов. Предложен новый метод оценки алгоритмов при потере визуального контакта с сопровождаемым объектом, учитывающий количество кадров в которых был потерян визуальный контакт с объек-том. В ходе исследования были рассмотрены подходы оценки алгоритмов одновременного сопровождения нескольких объектов. Были предложены интегральные метрики, задача которых получение комплексной оценки алгоритма сопровождения. Для формирования комплексной оценки желательно использование различных некоррелированных метрик. Комплексные оценки предоставляют возможность сравнивать алгоритмы между собой. В качестве комплексной оценки в статье предлагается использование метрики, объединяющей точность и устойчивость алгоритма. Как правило, в качестве метрики точности используется коэффициент Жаккара, однако для задач где точность сопровождения центра объекта является основопола-гающей, авторами предлагается использовать в качестве метрики точности несмещенную ошибку определения центра.

• СОПОСТАВЛЕНИЕ ИЗОБРАЖЕНИЙ ПО ОСОБЫМ ТОЧКАМ РАЗЛИЧНЫХ КАТЕГОРИЙ

  К.И. Морев , А.В. Боженюк

  2020-10-11

  Аннотация ▼

  Работа посвящена экспериментам с различными методами выделения особых точек
  на изображениях с последующим их описанием бинарным дескриптором и сопоставлением
  методом полного перебора. В работе активно используется метод описания окрестно-
  стей особых точек, основанный на построении бинарной строки, характеризующей изме-
  нения яркостей пикселей в описываемой окрестности. Результирующая строка получается
  путем сравнения яркостей пикселей по определенному шаблону. Сегодня использование
  особых точек при работе с изображениями позволяет разрабатывать прикладные мето-
  ды в различных сферах компьютерного зрения с повышенными требованиями ко времени
  работы и устойчивости к резким изменениям сцен. В работе приведены результаты экс-
  периментов с особыми точками различных классов, классификация приводится в разделе 1.
  При проведении экспериментов использовались методы, реализованные в библиотеке
  OpenCV. В работе даны краткие описания используемых в экспериментах методов. В раз-
  деле 1 работы предлагается классификация современных типов особых точек изображе-
  ний и дается краткое описание популярных методов детектирования описываемых типов
  особых точек. В разделе 2 авторы дают общее описание методов работы с особыми точ-
  ками изображений. В разделе 3 приводится описание проводимых экспериментов с сопос-
  тавлением особых точек различных типов, описанных одним дескриптором, и раскрыва-
  ются их результаты. Проведенные эксперименты позволяют выявить сильные и слабые
  стороны связок различных типов особых точек при их сопоставлении.

• ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНАЯ ОЦЕНКА ПОГРЕШНОСТЕЙ ВОССТАНОВЛЕНИЯ СТРУКТУРЫ НАБЛЮДАЕМОЙ СЦЕНЫ ИЗ СЕРИИ СНИМКОВ ДВИЖУЩЕЙСЯ КАМЕРЫ

  К.И. Морев , П.А. Ледерер

  2024-04-16

  Аннотация ▼

  Статья посвящена исследованию влияния использования различных математических мо-
  делей камер, следовательно, моделей формирования изображения сцены, при восстановлении
  3-Д структуры сцены из набора 2-Д снимков в процессе движения камеры (восстановлении
  структуры из движения, далее – СИД). Сравнительная оценка проводится для двух моделей
  камер: классической модели камеры центральной проекции и, сравнительно новой, модели все-
  направленной камеры. В статье дано краткое описание математической модели всенаправлен-
  ной камеры, описанная модель используется в ходе экспериментов, также описаны способы
  представления изображений от всенаправленных камер. Дополнительно дается описание ма-
  тематической модели классической камеры центральной проекции. Описанная модель также
  используется в ходе проведения экспериментов. Используемые при решении задачи восстанов-
  ления структуры из движения аналитические выкладки кратко упоминаются в статье. Также
  дается описание алгоритма получения 3-Д координат точек наблюдаемой сцены из последова-
  тельности снимков в движении. Проведенные в рамках исследования эксперименты подробно
  описаны в данной статье. Раскрыт процесс установки визуальных ориентиров, определения их
  истинных 3-Д координат. Описаны действия по формированию наборов данных для получения
  сравнительных оценок. В заключении работы дан анализ результатов экспериментов, выделе-
  ны модели, позволяющие уменьшить погрешности восстановления 3-Д координат наблюдаемых
  визуальных ориентиров.