RU2009130289A - Способ и система детектирования объектов на визуальных изображениях - Google Patents

Abstract

1. Способ детектирования объектов на визуальных изображениях, включающий: предварительное обучение системы, определение набора фрагментов видеоизображения для классификации, определение значений классификационных параметров и классификация фрагмента, выделение объектов на видеоизображении, !отличающийся тем, что ! - на этапе обучения осуществляют предварительный отбор классификационных параметров фрагмента, ! - обучают классификатор фрагментов с учетом сильной асимметрии использования классификатора при детектировании; при этом используют две обучающих базы данных существенно различного объема: базу данных обучающих фрагментов с объектом и базу данных обучающих фрагментов без объекта, !- определяют набор фрагментов видеоизображения для классификации путем последовательного горизонтально-вертикального перемещения прямоугольного окна по двухмерному изображению с последующим перебором нескольких вариантов размеров окна, ! - осуществляют бинарную классификацию каждого из отобранных фрагментов с использованием предварительно обученного классификатора фрагментов, ! - выделение объекта на видеоизображении осуществляют путем объединения нескольких перекрывающихся и пространно близких фрагментов, классифицированных как фрагмент с объектом, в один кластер, соответствующий одному объекту на видеоизображении. ! 2. Система детектирования объектов на визуальных изображениях, ! содержащая устройство для регистрации временной последовательности оптических и цифровых изображений, и вычислительную аппаратуру в виде соединенных между собой блоков обучения, сканирования, классификации фрагментов и

Claims (3)

1. Способ детектирования объектов на визуальных изображениях, включающий: предварительное обучение системы, определение набора фрагментов видеоизображения для классификации, определение значений классификационных параметров и классификация фрагмента, выделение объектов на видеоизображении,

отличающийся тем, что

- на этапе обучения осуществляют предварительный отбор классификационных параметров фрагмента,

- обучают классификатор фрагментов с учетом сильной асимметрии использования классификатора при детектировании; при этом используют две обучающих базы данных существенно различного объема: базу данных обучающих фрагментов с объектом и базу данных обучающих фрагментов без объекта,

- определяют набор фрагментов видеоизображения для классификации путем последовательного горизонтально-вертикального перемещения прямоугольного окна по двухмерному изображению с последующим перебором нескольких вариантов размеров окна,

- осуществляют бинарную классификацию каждого из отобранных фрагментов с использованием предварительно обученного классификатора фрагментов,

- выделение объекта на видеоизображении осуществляют путем объединения нескольких перекрывающихся и пространно близких фрагментов, классифицированных как фрагмент с объектом, в один кластер, соответствующий одному объекту на видеоизображении.

2. Система детектирования объектов на визуальных изображениях,

содержащая устройство для регистрации временной последовательности оптических и цифровых изображений, и вычислительную аппаратуру в виде соединенных между собой блоков обучения, сканирования, классификации фрагментов и выделения объектов,

отличающаяся тем, что

блок выделения объектов выполнен с возможностью объединения в один кластер нескольких перекрывающихся и пространно близких фрагментов, классифицированных как фрагмент с объектом, соответствующий одному объекту на видеоизображении;

вычислительная аппаратура, дополнительно снабжена блоком ручной разметки обучающих изображений;

блок обучения содержит две обучающие базы данных существенно различного объема;

блок сканирования выполнен с возможностью последовательного горизонтально-вертикального перемещения прямоугольного окна по двухмерному изображению и последующего перебора нескольких вариантов размеров окна;

блок классификации фрагментов содержит асимметрично обученный классификатор фрагментов;

блок выделения объектов выполнен с возможностью объединения в один кластер нескольких перекрывающихся и пространно близких фрагментов, классифицированных как фрагмент с объектом, соответствующий одному объекту на видеоизображении.

3. Система по п.2, отличающаяся тем, что

система содержит два или большее число стандартизированных блоков детектирования, которые обучены на различных наборах обучающих примеров и соединены следующим образом: объект считается обнаруженным на видеоизображении тогда и только тогда, когда каждый из рассматриваемых детекторов находит один или большее число вариантов объекта в данном пространственном кластере; блок, регистрирующий временную последовательность оптических и цифровых изображений, представлен любым устройством, фиксирующим изображение объекта в цифровой форме.