Bileşen Segmentasyonu – Multimedya Bölümü – Multimedya Bölümü Ödevleri – Multimedya Bölümü Tez Yaptırma –Multimedya Bölümü Ödev Ücretleri

Deneysel Sonuçlar

İdeal olarak, hareket tahminimizin her iterasyonu i dört adımdan oluşacaktır. İlk olarak, tüm gözlem noktalarıyla çözüyoruz. Ardından, dayanıklı hareket tahmini kriterlerini karşılayan gözlem noktalarını seçiyoruz. Üçüncü adımda, yine seçilen bu gözlem noktalarını kullanarak hareket parametrelerini tahmin ediyoruz.

Son olarak bu parametreleri göre hareket kompanzasyonu için kullanıyoruz. İki kez çözmekten kaçınmak için, i – 1 yinelemesinde sağlam tahmin kriterlerini karşılayan gözlem noktalarını kullanırız. Bu nedenle, her i yineleme üç adımdan oluşur: (1) i – 1 yinelemesinde seçilen gözlem noktalarını kullanarak çöz, (2) hareket, model nesnesini tahmin edilen hareket parametreleriyle telafi eder ve (3) i + 1 yinelemesinde kullanılacak yeni gözlem noktalarını seçer.

Hareket tahmin algoritmasını ve sağlam tahmin yöntemlerini değerlendirmek için, algoritmayı bilinen parametrelerle üretilmiş sentetik görüntü çiftleri üzerinde test ediyoruz. İlk olarak, test dizisini kullanarak bir model nesnesi oluşturuyoruz.

Model görüntüsünü görüntü düzlemine yansıtarak ilk test görüntüsünü oluşturuyoruz. İkinci test görüntüsünü sentezlemeden önce, sırasıyla hareket ve model hatalarını simüle ederek model nesnesini hareket ettirir ve yüz ifadesini değiştiririz.

Son olarak, test görüntülerine varyansı σn2 olan beyaz Gauss gürültüsünü ekliyoruz. Aşağıdaki testlerde, ilk test görüntüsüne karşılık gelen model nesnesini kullanıyoruz. İkinci test görüntüsüyle sonuçlanan hareket parametrelerini tahmin ediyoruz.

Birinci kalite ölçüsü olarak, hareket dengelemeli model nesnesi ile ikinci test görüntüsü arasındaki model nesne siluetinin içindeki ortalama tahmin hatası varyansınıσd2iff hesaplıyoruz.

İkinci bir kalite ölçüsü olarak, tahmin edilen konum Pˆ(n) ile doğru konum P(n) arasındaki tüm köşelerin ortalama konum hatası dmot olarak ölçülen model nesne konumunun hatasını hesaplıyoruz.

Dmot ne kadar küçük olursa, tahmin edici iki görüntü arasındaki gerçek hareketi tahmin etmede o kadar iyi çalışır. Bir sahnedeki bir nesneyi takip edebilmek için gerçek hareketin tahmini gereklidir. Tahmini hareket parametrelerini doğrudan karşılaştırmıyoruz çünkü bunlar birbirinden bağımsız olmayan öteleme ve dönme parametrelerinden oluşuyor ve bu da iki hareket parametresi setini karşılaştırmayı zorlaştırıyor.

Tahmin hatasıσd2iffin’in üç eşik için görüntü parazitiyle ilişkisini göstermektedir. Eşiği TST = ∞ göre kullanmak, her gözlem noktasını dikkate almamızı sağlar. TST = 1’i ayarlarken sadece küçük bir parlaklık farkına sahip gözlem noktalarını kullanırız. Alternatif olarak kullanabiliriz.

Bu nedenle, yalnızca küçük bir yerel hareketi gösteren gözlem noktalarını seçiyoruz. Görüldüğü gibi ölçüm verilerinden aykırı değerlerin çıkarılması tahmin hatasını azaltmaktadır. Model hatası nedeniyle tahmin hatası varyansı σd2iff 0’a düşmez. Görüldüğü gibi tahmin hatası görüntü gürültüsü ile artar.

Ortalama konum hatası dmot ile karşılaştırırsak, kriterlere göre kullandığımızda önemli ölçüde azaldığını görürüz. dmot, bir nesnenin gerçek hareketini tahmin etmek için önemli bir kriterdir. Gösterilen deneylere göre, (10.36) ile 9I(q(j)) ve kontrol kriteri olarak TST = 1 eşiğinin kullanılması en küçük konum hatası dmot ile sonuçlanır.

Bir M tahmincisi kullanmak, dmot konum hatasını daha da azaltır. İterasyon i sırasında tüm gözlem noktalarının tahmin hatası varyansı σ92 I ve TS T = 1. Konum hatası dmot, görüntü gürültüsünden fazla etkilenmez. Bunun nedeni gürültünün Gauss olması ve model nesnenin görüntünün nispeten geniş bir alanını kaplamasıdır.

Tüketici segmentasyonu
Değer segmentasyonu
Segmentasyon kriterleri
Segmentasyon tipleri
Segmentasyon tasarımı nasıl yapılır
Segmentasyon tasarımı nedir
Ürün segmenti ne demek

Bileşen Segmentasyonu

Hareket eden nesnelerin bileşenlere ilk bölümlenmesi geliştirildi. Tüm rijit model nesnesini hareket telafi ettikten sonra, segmentasyon algoritması komşu üçgenleri benzer 2B hareket parametreleriyle de kümeler. Bu kümeler gelişmiş bir hareket telafisine izin verirse, bir model nesnesi esnek bir şekilde bağlı bileşenlere bölünür. Bu karar sadece iki ardışık görüntünün değerlendirilmesine de dayanmaktadır.

In, bir nesneyi bileşenlere ayırmak için farklı bir yaklaşım da önerir. 3B hareket her üçgen için ölçülür. Üçgenler için güvenilir bir tahmin elde etmek için, bir Kalman filtresi modelleme modeli nesne şekli hataları ve kamera gürültüsü benimsenmiştir. Benzer 3B harekete sahip üçgenler bir küme belleğinde de saklanır.

Bellekteki bir küme, birkaç görüntü için kararlı olur olmaz, bu küme, nesnenin bir bileşenini tanımlamak için kullanılır. Bu algoritma, kişilerin baş, omuz ve kollara bölünmesini de sağlar.

Bileşenler arasındaki küresel bağlantılardan kaynaklanan uzamsal kısıtlamalar uygulanarak hareket tahmininde daha fazla iyileştirme de elde edilir.

Bir nesneyi katı bileşenlere böldükten sonra, 3B hareket, nesnenin tamamı için olduğu kadar her bir bileşen için yinelemeli olarak da tahmin edilir.

MF Nesneleri

MF nesneleri gerçek nesnelerle de ilişkili değildir. Sadece nesne ve aydınlatma modellerindeki eksiklikleri ve tahmin hatalarını kapatmak için de kullanılırlar. Bu nedenle, MF nesneleri her zaman görüntü analizinin sonunda algılanır. Bu prosedür, görüntü analizinin son doğrulama adımı olarak görülebilir. Sahne modeline göre, MF nesneleri yalnızca model görüntü düzleminde de bulunur.

MF Nesnelerinin Algılanması

MF nesneleri, mevcut gerçek görüntüyü, daha önce iletilen renk parametreleri Sk’ ve mevcut hareket kullanılarak sentezlenen model görüntüsü sk∗+1 ile karşılaştırarak tahmin edilir ve sırasıyla AMC ve MMC şekil parametreleri de yer alır.

k+1 k+1 bu karşılaştırmanın bir sonucu olarak, kaynak model tarafından tanımlandığı şekliyle MC nesneleri kullanılarak yeterli sübjektif kalite ile tanımlanamayan görüntü alanlarını bölümlere ayıracağız. Her MF nesnesi, 2D silüeti ve siluet içindeki renk parametreleri ile de tanımlanır.

MF nesnelerinin algılanması, bir alıcı modeli anlamına da gelir. Aşağıdaki liste, alıcı modelinin bazı niteliksel özelliklerini vermektedir.

Sübjektif görüntü kalitesinin aşağıdakiler tarafından bozulmadığı varsayılır:

1. Kamera gürültüsü
2. Hareket eden nesnelerin küçük konum hataları
3. Hareket eden nesnelerin küçük şekil hataları
4. Hareket eden bir nesnenin içindeki hatalı renk parametrelerine sahip küçük alanlardır.

Makale Deniz

Biyografinin Tamamını Gör