Введение
1 Анализ методов и алгоритмов обнаружения объекта и слежения за объектом в видеопотоке 11
1.1 Классификация методов и алгоритмов обнаружения объекта и слежения за объектом в видеопотоке 11
1.2 Детерминированные методы 11
1.2.1 Методы поиска по шаблону 12
1.2.2 Методы поиска оптического потока 15
1.2.3 Методы поиска особенных точек 16
1.3 Вероятностные методы 31
1.4 Нейросетевые методы 32
1.4.1 Классическая нейронная сеть 33
1.4.2 SNoW – разреженная просеивающая сеть 34
1.5 Комбинированные методы 34
1.5.1 Метод Виолы–Джонса 35
1.5.2 Метод TLD 38
1.6 Проблемы обнаружения и слежения за объектом в видеопотоке 41
1.7 Сравнение алгоритмов и методов выделения объекта в видеопотоке 42
1.8 Выводы 48
2 Метод и алгоритм поиска объекта в видеопотоке 49
2.1 Определение требований 49
2.2 Функциональная модель 50
2.2.1 Диаграмма верхнего уровня 52
2.2.2 Диаграмма первого уровня 53
2.2.3 Диаграммы второго уровня 55
2.3 Выбор процедуры нахождения ключевых точек и вычисления дескрипторов
2.4 Алгоритмы и методы нахождения пересечения дескрипторов 62
2.4.1 RANSAC 63
2.4.2 Алгоритм Куна-Манкреса 64
2.4.3 Алгоритм ограничения области поиска объекта в кадре 65
2.5 Алгоритм идентификации области изображения 67
2.5.1 Градиентный спуск 68
2.6 Алгоритм поиска объекта в видеопотоке 71
2.7 Структурная модель 74
2.7.1 Структура модуля вычисления вектора дескрипторов объекта 75
2.7.2 Структура модуля извлечения кадра 76
2.7.3 Структура модуля вычисления вектора ключевых точек кадра 77
2.7.4 Структура модуля поиска областей претендентов 77
2.8 Выводы 78
3 Проектирование и реализация программы поиска объекта в видеопотоке 79
3.1 Проектирование классов системы 79
3.2 Сценарии работы системы 79
3.2.1 Сценарий инициализации изображения объекта 81
3.2.2 Сценарий поиска кадров объекта в видеопотока 81
3.3 Реализация программы поиска объекта в видеопотоке 85
3.4 Описание технологий 85
3.5 Выводы 88
4 Тестирование системы 89
4.1 Схема проведения тестирования 89
4.2 Результаты тестирования 92
4.2.1 Тестирование инвариантности к проективным изменениям 92
4.2.2 Сравнение результатов методов поиска по вероятности обнаружения объекта 101
4.2.3 Сравнение быстродействия разработанного метода с методом SURF 102
4.2.4 Тестирование производительности 104
4.2.5 Применение метода для видео, полученных в реальных условиях 111
4.3 Выводы 115
Заключение 116
Список литературы 118
