HAREKET ALGILAMA – Multimedya Bölümü – Multimedya Bölümü Ödevleri – Multimedya Bölümü Tez Yaptırma –Multimedya Bölümü Ödev Ücretleri

HAREKET ALGILAMA VE İZLEME YAKLAŞIMLARI

Video verilerini kullanan tipik video işleme uygulamaları, video sıkıştırma, yayın kanalları ve bilgisayar ağları üzerinden video iletimi, vb. gibi video veri kodlaması ve iletimini içerir. dengeleme, böylece yüksek çerçeveler arası sıkıştırma oranları elde edilebilir.

Temel amaç, mevcut karedeki piksellerden hareketle bir sonraki karedeki pikselleri başarılı bir şekilde tahmin edebilmektir. Robotik görüş, sahne anlama ve gözetim verilerinin otomatik olarak işlenmesi gibi diğer uygulamalar, hareketli nesneleri izlemeye ve hareketlerini tahmin etmeye odaklanır.

HAREKET ALGILAMA

Göze çarpan nesneler ve kişiler hakkında hareket bilgilerinin yakalanması, video veri modellemede büyük bir zorluktur. Bu nesnelerin hareketiyle ilgili bir dizi çerçeveden tanımlanmış nesnelerin daha yüksek soyutlama seviyelerindeki bilgilerin çıkarılması gerekir. Video segmentasyonu, hareket bilgilerinin hareket tahmini ve nesnelerin izlenmesinden etkin bir şekilde yararlanılarak yapılabilir.

Bu nedenle, en basit bölümleme biçimi, büyük olasılıkla tek bir nesneye karşılık geldiklerinden, benzer hareket parametrelerine sahip görüntü bölgelerini gruplamaktır. Her bölüm genellikle içeriği olan bazı semantik anlamlar taşır.

Bugüne kadar, görüntü dizilerinden hareketin hesaplanmasına yönelik iki ana yaklaşım vardır: optik akış yöntemleri ve özellik eşleştirme yöntemleri. Optik akış yöntemleri, bir görüntü karesinden diğerine hareket küçük olduğunda etkilidir; büyük değişiklikler içeren hareket için özellik eşleştirme yöntemleri daha uygundur.

Optik akış yöntemlerinde, optik akış, görüntülenen nesnelerin uzamsal dizilişi ve bu dizilimin değişim hızı hakkında bilgi elde edilebilmesi için bir görüntüdeki parlaklık örüntülerinin görünen hareket hızlarının dağılımıdır.

Burada nesnelerin ve izleyicinin göreli hareketi dikkate alınır. Optik akış miktarı, çeşitli görüntüleme ve görme problemlerinde önemli olmuştur.

Örneğin, hesaplamalı görmede, optik akış, segmentasyon, izleme, nesne algılama, robot yönlendirme ve şekil bilgilerinin kurtarılması gibi görevleri yerine getiren daha yüksek seviyeli görme algoritmalarına bir girdi olabilir. Hareket dengelemeli kodlama şemalarında, optik akışı hesaplama yöntemleri şemaların önemli bir bölümünü oynar.

Ek olarak, desenin yoğunluğu hareket ettiğinde aynı kaldığından, optik akışı hesaplamak için aşağıdaki denklem kullanılabilir.

I(x, y, t) t anında uzamsal konumdaki (x, y) görüntü yoğunluğunu ifade ederken, Ix ve Iy sırasıyla x ve y uzamsal koordinatlarına göre I’in kısmi türevleridir ve zamana göre kısmi türev. x ve y’nin zamana göre türevleri, (x, y)T, optik akış alanını oluşturur.

Bununla birlikte, optik akışın hesaplanması gürültüye duyarlıdır. Çünkü türevler söz konusudur. Gürültünün etkilerini azaltmak için, düzenlileştirme yöntemleri sıklıkla kullanılır.

Yöntemlerden bazıları x ve y’nin uzamsal yamalar üzerinde sabit olduğunu varsayar, hızlı hesaplama yöntemlerinden bazıları çok ölçekli düzenlileştirme ve çok ızgaralı teknikler kullanır, bazı yöntemler yinelemesizdir ve verinin boyutundan bağımsızdır. 

Örneğin, görüntünün büyük bir bölümünde hareket alanının yumuşak bir şekilde değiştiği bir yumuşaklık kısıtlaması önerilmiştir. Ayrıca, bazen problem, maliyet fonksiyonunun gradyan iniş gibi bazı yinelemeli teknikler kullanılarak optimize edildiği bir optimizasyon problemi olarak ortaya konur.

Kamera hareket algılama Programı
Kamerada hareket algılama
Güvenlik kamerası hareket algılama ayarı nasıl Yapılır
hareket sensörlü, gece görüş fonksiyonlu ve alarmlı ip kamera
Hareket algılama Sensörü
PIR Sensör Arduino
hc-sr501
Hareket Sensörlü Wifi Kamera

Genel olarak konuşursak, optik akış yöntemleri, ardışık görüntü çerçevelerinde parlaklık modellerinin gözlenen hareketine karşılık gelen görünür hız vektör alanını hesaplar.

Optik akışın otomatik hesaplanması, ardışık çerçeveler arasında bölgelerin karşılık gelmesine gerek kalmadan hareket bilgisini verir. Sıklıkla, görüntü yoğunluk alanının uzamsal ve zamansal türevlerini içeren bir optimizasyon probleminin çözülmesini içerir.

Hareket tahmini için özellik eşleştirmeye dayalı yöntemlerin kullanılması fikri, karşılık gelme kavramı etrafında toplanmaktadır. Öznitelik eşleştirme yöntemleri, ardışık çerçevelerde bölgeler arasındaki öznitelik karşılıklarının bulunmasına dayanır.

Bu tür yöntemler, verilen bir nesne veya görüntü bölgesi üzerinden bir veya daha fazla özelliğin çıkarılabilmesi gerçeğinden kaynaklanmaktadır. Ayrıca, çerçeveden çerçeveye çıkarılan seyrek bir dizi özellik arasındaki yazışmanın kurulmasını da gerektirir.

Özellik vektörlerinin çıkarılması, yüz tanıma ve karakter tanıma gibi belirli özel ayarlarda iyi çalışılmıştır. Bununla birlikte, araştırmacılar, çok çeşitli nesneler için bir multimedya veritabanı için otomatik özellik çıkarma sorununu ancak son zamanlarda ele almaya başladılar.

Nesne izlemede kullanılan özellikler renk, histogramlar, çizgiler, kenarlar, köşe noktaları, konturlar, doku, şekil ve benzerleridir. Bu özellikler, görüntülerin benzerliğe dayalı olarak alınmasına izin verebilen çok boyutlu bir özellik uzayına eşlenir.

Öznitelik karşılıklarını çıkarmak ve kurmak için çeşitli yöntemler olmasına rağmen, görev zordur ve yalnızca basit durumlara uygun kısmi çözümler geliştirilmiştir. Genel olarak süreç, özelliklerin gizlenmesine, yanlış özelliklerin üretilmesine ve gizli özelliklerin yeniden ortaya çıkmasına neden olabilen oklüzyon nedeniyle karmaşıktır.

Gerçek görüntülere güvenilir bir şekilde uygulanabilen bir veya daha fazla genel tekniğin ortaya çıkmasından önce bu alanda çok daha fazla çalışma yapılması gerekiyor. Gürültüye duyarlılık, özellik eşleştirmeye dayalı yöntemlerde bile mevcuttur, ancak optik akış yöntemlerine göre daha az derecededir.

Hareket bilgisi, bir çerçeveden diğerine dönüşüm parametreleri şeklinde elde edilir. En basit örnek, video sıkıştırma tekniklerinde oldukça popüler olan özelliklerin saf çevirilerinin kullanılmasıdır.

Aslında, H.261, H.263, MPEG1, MPEG2 vb. standart video sıkıştırma tekniklerinde kullanılan blok hareket vektörleri, 16 x 16 boyutundaki blokların basit çevirileridir. Daha karmaşık yöntemler, afin, perspektif gibi dönüşümleri kullanır. , projektif, polinom vb. ancak bu dönüşümlerin her birindeki parametre sayısı farklıdır ve buna bağlı olarak parametreleri tahmin etmek için dikkate alınan öznitelik sayısı da farklılık gösterir.

Nesne daha karmaşık hareketler yaptıkça, özellikler arasındaki uyumu bulmak da giderek zorlaşıyor. Eşleşmenin zor olduğu çoğu durumda, eşleştirme ve hareket bilgisi çıkarma işlemine devam etmek için kullanılabilecek gerekli kontrol noktalarını sağlamak için bir insan kullanıcıya ihtiyaç duyulur.

Makale Deniz

Biyografinin Tamamını Gör