Rastreamento de Múltiplos Objetos utilizando uma
Combinação de Filtros de Partículas e K-Médias
Dr. Hemerson PistoriUniversidade Católica Dom Bosco – UCDB
Outubro, 2007
Sumário
– Contexto e Aplicações– Arquitetura de um sistema de
visão computacional– Rastreamento– Filtros Preditivos e Filtros de
Partículas– Filtros de Partículas + K-Means– Experimentos e Resultados– Conclusões
Visão Geral
InteligênciaArtificial
ProcessamentoDigital deImagens
Visão Computacional
(VC)
AprendizagemAutomática
ComputaçãoGráfica
Reconhecimentode Padrões (RP)
RP: Identificação ou classificação de “objetos” ou “coisas”(Faces, expressões, voz, sons, bases, comportamento, textos, etc)
VC: Interpretação e reação a partir de imagens(Filmes, fotos, imagens de satélite, raio-x, tomografia, etc)
Classificação de Couro Bovinowww.gpec.ucdb.br/dtcouro
Grupon
Fora do Grupon
D1 - 200cm2
D2 - 173cm2
D3 - 15cm2
D4 - 87cm2
fazenda frigorífico curtume
Identificação de Comportamento Animalwww.gpec.ucdb.br/topolino
Interação Homem-Máquinawww.gpec.ucdb.br/sigus
Monitoramento de Bioensaios
http://www.vims.edu/pfiesteria/
Patten et Alli (UNR e Verdia Inc.)
Arquitetura de Sistema de VC
Captura Pré-processamento Segmentação Rastreamento
Extração Atrib.Seleção Atrib.AprendizagemClassificação
0 2 4 6 8 10 12 14
0
1
2
3
4
5
6
F.1
F.2
F.2 > 3.6
[0.2 0.1 40 30 0.2]
Vertical
Filtros Preditivos e de Partículas
1. Previsão(Determ.)
2. Previsão(Estocástica)
3. Observação(Extração de Atributos)
4. Combinação(Peso Maior para Partículas
mais Próximas da Observação)
5. ReamostragemNovo Estado
Filtros Preditivos: Observação+Previsão (E.g: Kalman, HMM, etc)
Estado Inicialou Anterior
K-Means
From Wikipedia, the free encyclopedia
K-Means + Filtros de Partículas
Experimentos e Resultados
- Ground-truth criado através da marcação manual de regiões (procedimento padrão)
- 150 imagens (96 em contato)
- Variações nos parâmetros e modelos dedinâmica (Brownian e Interpolação)
Experimentos e Resultados
Total de Partículas
Taxade Acerto
Experimentos e Resultados
Total de Partículas
Tempode Execução
Conclusões
- Retroalimentação - K-Means e Filtros de Partículas – Maior Precisão
- Combinação de detecção de blobs + K-means no modelo de observação (Menor tempo de processamento)
Wesley Nunes Goncalves, João Bosco Monteiro, Jonathan Andrade Silva, Bruno Brandoli Machado, Valguima Odakura, Hemerson Pistori Multiple Mice Tracking using a Combination of Particle Filter and K-Means . In: SIBGRAPI - Proceedings of the Brazilian Symposium on Computer Graphics and Image Processing, Belo Horizonte, 7-10 Outubro, 2007
Agradecimentos
SIBGRAPI – Outubro 2008 - UCDB
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