Robustes Feature Tracking
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Sprache:Deutsch
15,99 €
inkl. gesetzl. MwSt.Beschreibung
Produktdetails
Format
Kopierschutz
Nein
Family Sharing
Nein
Text-to-Speech
Nein
Erscheinungsdatum
28.01.2004
Verlag
GRINSeitenzahl
26 (Printausgabe)
Dateigröße
1091 KB
Auflage
1. Auflage
Sprache
Deutsch
EAN
9783638248884
Studienarbeit aus dem Jahr 2004 im Fachbereich Informatik - Angewandte Informatik, Note: 1,5, Technische Universität Ilmenau (Informatik), Veranstaltung: Grafische Datenverarbeitung, Sprache: Deutsch, Abstract: Feature sind man bestimmte Merkmale, die in einem Bild auftauchen k¿ onnen. Das sind sowohl markante Punkte (Abb. 1.1 links), aber auch Kanten von Objekten in Form von Linien (Abb. 1.1 Mitte), Kurven, Kreisen oder Ellipsen (Abb. 1.1 rechts) sein. Auch Farben k¿ onnen Merkmale als Bildinformation darstellen. Unter Feature Tracking versteht man dann das Verfolgen dieser extrahierten Merkmale innerhalb einer Bildfolge. Dabei m¿ ussen die Featureinformationen logisch miteinander verkn¿ upft werden. Aufeinanderfolgende Merkmale, die von Bild zu Bild ¿ ubereinstimmen, bilden den sogenannten Featurestream (Merkmalsstrom).
[...]
Man kann bei der Verfolgung von Objekten nicht immer von einer idealen Umgebung ausgehen. Oft wechseln die Hintergrundverh¿ altnisse oder das zu verfolgende Objekt ist dem Hintergrund sehr ¿ ahnlich wie das Blatt in Abbildung 1.1. Auch Ver¿ anderungen der Beleuchtung stellen große Anforderungen an den Algorithmus. Es werden auch Merkmale erkannt, die in der realen Welt keine sind. Dazu geh¿ oren insbesondere Schatten- oder Lichteinfall. Wie einfach es ist, dass ein Algorithmus ein falsches Merkmal ausw¿ ahlen kann, ist in Abbildung 1.2 dargestellt. Re¿exionen auf gl¿ anzenden Ober¿¿ achen liefern ebenso falsche 3D-Merkmale die sich auch in ihrer 3D-Position mit der Kamerabewegung ¿ andern. Daher beschr¿ anken sich einige Algorithmen auf einfache Umgebungsverh¿ altnisse, um eine gewisse Robustheit zu wahren.
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Man kann bei der Verfolgung von Objekten nicht immer von einer idealen Umgebung ausgehen. Oft wechseln die Hintergrundverh¿ altnisse oder das zu verfolgende Objekt ist dem Hintergrund sehr ¿ ahnlich wie das Blatt in Abbildung 1.1. Auch Ver¿ anderungen der Beleuchtung stellen große Anforderungen an den Algorithmus. Es werden auch Merkmale erkannt, die in der realen Welt keine sind. Dazu geh¿ oren insbesondere Schatten- oder Lichteinfall. Wie einfach es ist, dass ein Algorithmus ein falsches Merkmal ausw¿ ahlen kann, ist in Abbildung 1.2 dargestellt. Re¿exionen auf gl¿ anzenden Ober¿¿ achen liefern ebenso falsche 3D-Merkmale die sich auch in ihrer 3D-Position mit der Kamerabewegung ¿ andern. Daher beschr¿ anken sich einige Algorithmen auf einfache Umgebungsverh¿ altnisse, um eine gewisse Robustheit zu wahren.
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