6
NHẬN DẠNG ĐỐI TƯỢNG I. Giới thiệu Một hệ thống nhận dạng đối tượng tìm thấy các đối tượng trong thế giới thực từ hình ảnh, Sử dụng Mô hình đối tượng. Nhiệm vụ này khá là khó khăn, Con người có thể nhận dạng đối tượng 1 cách dễ dàng và ngay lập tức. Việc mô tả thuật toán của nhiệu vụ này thực hiện trên các máy rất khó khăn. Trong bài tiểu luận này chúng ta sẽ thảo luận về các loại khác nhau của nhiệm vụ nhận dạng đối tượng mà một hệ thống thị giác có thể cần phải thực hiện. Chúng tôi sẽ phân tích sự phức tạp của các nhiệm vụ và phương pháp tiếp cận hữu ích trong giai đoạn khác nhau của Nhiệm vụ nhận dạng. Vấn đề nhận dạng đối tượng có thể được định nghĩa như là 1 vấn đề nghi nhãn dựa trên mô hình của các đối trượng được biết đến. Thông thường, đưa ra một hình ảnh bao gồm một hoặc nhiều đối tượng được quan tâm (cả nền) và một tập hợp các nhãn tương ứng với một tập hợp các nhãn tương ứng tới tập hợp các mô hình được biết đến tới hệ thống, hệ thống sẽ gán nhãn đúng khu vực,hoặc thiết lập một khu vực, trong hình ảnh. Vấn đề nhận dạng đối tượng liên quan chặt chẽ đến vấn đề Segment: Nếu thiếu bất kỳ một phần nào nhận dạng của đối tượngm segment ko thể hoàn thiện, và thiếu Segmentation, việc nhận dạng đối tượng là ko thể. Trong bài tiểu luận này, chúng tôi sẽ đề cập tới các khía cạnh cơ bản của nhận dạng đối tượng. Chúng tôi trình bày các kiến trúc và các thành phần chính của Nhận dạng đối tượng và thảo luận về vai trò của chúng trong hệ thống nhận dạng đối tượng phức tạp khác nhau

Nhận Dạng Đối Tượng

Embed Size (px)

DESCRIPTION

Nhận dạng đối tượng

Citation preview

NHN DNG I TNGI. Gii thiuMt h thng nhn dng i tng tm thy cc i tng trong th gii thc t hnh nh, S dng M hnh i tng. Nhim v ny kh l kh khn, Con ngi c th nhn dng i tng 1 cch d dng v ngay lp tc. Vic m t thut ton ca nhiu v ny thc hin trn cc my rt kh khn. Trong bi tiu lun ny chng ta s tho lun v cc loi khc nhau ca nhim v nhn dng i tng m mt h thng th gic c th cn phi thc hin. Chng ti s phn tch s phc tp ca cc nhim v v phng php tip cn hu ch trong giai on khc nhau ca Nhim v nhn dng. Vn nhn dng i tng c th c nh ngha nh l 1 vn nghi nhn da trn m hnh ca cc i trng c bit n. Thng thng, a ra mt hnh nh bao gm mt hoc nhiu i tng c quan tm (c nn) v mt tp hp cc nhn tng ng vi mt tp hp cc nhn tng ng ti tp hp cc m hnh c bit n ti h thng, h thng s gn nhn ng khu vc,hoc thit lp mt khu vc, trong hnh nh. Vn nhn dng i tng lin quan cht ch n vn Segment: Nu thiu bt k mt phn no nhn dng ca i tngm segment ko th hon thin, v thiu Segmentation, vic nhn dng i tng l ko th.Trong bi tiu lun ny, chng ti s cp ti cc kha cnh c bn ca nhn dng i tng. Chng ti trnh by cc kin trc v cc thnh phn chnh ca Nhn dng i tng v tho lun v vai tr ca chng trong h thng nhn dng i tng phc tp khc nhau

Hnh 1: Cc thnh phn khc nhau ca mt h thng nhn dng i tng c hin th

II. Cc thnh phn h thngMt h thng nhn dng i tng c cc thnh phn nh sau: Model Database (cn c gi l modelbase) Feature detector Hypothesizer Hypothesis verifierS khi cho thy s tng tc v dng chy thng tin gia cc thnh phn khc nhau ca h thng c a ra trong Hnh 1.Database mu bao gm tt c cc m hnh c bit n ca h thng. Thng tin ca Database mu ph thuc vo cch tip cn c s dng cho vic nhn dng. N c th thay i t mt m t cht lng hoc chc nng thng tin b mt chnh xc v mt hnh hc. Trong nhiu trng hp, Mu ca cc i trng l nhng Vecto mang tnh tru tng, nh chng ta s tho lun thm trong bi tiu lun ny. Mt c tnh l mt vi thuc tnh ca i tng c coi l quan trng trong vic m t v nhn dng i tng trong vic lin quan ti i tng khc. Kch c, mu sc v hnh dng l mt s c tnh thng c s dng.Vic p dng my pht hin c tnh gip khai thc cc hnh nh v xc nh v tr ca cc c tnh gip hnh thnh cc gi thuyt i tng. Vic s dng cc c tnh bi 1 h thng ph thuc vo loi i tng c nhn dng v t chc ca Database mu. S dng cc c tnh c pht hin trong hnh nh, gi thuyt gn cc kh nng c th cho cc i tng ti hin trng. Bc ny c s dng gim vic tm kim cho vic nhn dng s dng cc c tnh nht nh. Database mu c sp xp s dng s dng s c th t loi b cc ng c vin i tng khng c kh nng t vic xem xt. Ngi Verify sau s dng cc i tng mu Verify gi thuyt v lc cc kh nng c th ca i tng. H thng sau chn c i tng vi kh nng cao nht, da trn tt c cc bng chng, l i tng chnh xc.Tt c cc h thng nhn dng i tng s dng nhng mu r rng v s dng pht hin c tnh da trn nhng i tng mu. S hnh thnh gi thuyt v cc thnh phn Verify khc nhau chim vai tr khc nhau trong nhn din i tng. Mt s h thng ch s dng vic hnh thnh gi thuyt v sau chn i tng vi kh nng cao nht l i tng ng. Phng php tip cn ca m hnh phn loi l mt v d in hnh ca phng php ny. Nhiu h thng tr tu nhn to, mt cht da trn cc hnh thnh gi thuyt v lm vic nhiu hn trong cc pha Verify. Trong thc t, Mt trong nhng Phng php tip cn c in, cc mu ph hp, c th b qua hon ton giai on hnh thnh gi thuytMt h thng nhn dng i tng phi la chn cc cng c v k thut ph hp vi cc bc ni n trn. Rt nhiu yu t cn phi c xem xt trong vic la chn phng php thch hp cho 1 ng dng c th. Cc vn trng tm sau: cn c xem xt trong vic thit k mt h thng nhn dng i tng: i tng hoc cc m hnh i din: Lm th no i tng c biu din thnh cc C s d liu mu? Ci g l nhng thuc tnh quan trng ca i tng cn phi c chp trong nhng mu ny? i vi mt s i tng, m t da vo mt hnh hc c th sn c v hiu qu, trong khi mt s khc phi da trn nhng tnh nng chung hoc ni bt. Cc i din ca mt i tng nn chp li tt c cc thng tin c lin quan m khng c bt k thng tin da tha no v nn t chc cc thng tin ny trong mt hnh thc cho php d dng truy cp bi cc thnh phn khc nhau ca h thng nhn dng i tng

Khai thc c tnh: Cc c tnh no s c pht hin, v lm sao xc nh l c tnh y ng tin cy? Hu ht tt c cc c tnh c th c tnh ton trong hnh nh 2 chiu nhng chng c lin quan ti c im ba chiu ca cc i tng. Do c th ca qu trnh hnh thnh nh, mt s c tnh c xem l d, ng tin tng tnh ton trong khi mt s khc th li rt kh khn. Feature-model matching (M hnh i chiu c trng): Lm th no m t c cc c tnh trong hnh c i chiu so snh vi cc m hnh d liu? Trong hu ht cc Task v nhn dng i tng, c nhiu c tnh v v s cc i tng, Mt cch tip cn ph hp s gii quyt c vn nhn dng nhng c th chm. Hiu qu ca c tnh v hiu qu ca vic match v cng ngh cn phi c xem xt trong vic pht trin mt cch tip cn ph hp

Hnh thnh cc gi thuyt: Lm th no c th chn 1 tp hp gm nhng vt th kh thi da vo s trng hp ca cc c tnh, v lm sao gn xc xut cho mi vt th trong tp hp. Bc hnh thnh gi thuyt l 1 c bn ca hm Huristic (Thut gii Heuristic l mt s m rng khi nim thut ton. N th hin cch gii bi ton vi cc c tnh sau :1.Thngtm c li gii tt (nhng khng chc l li gii tt nht)2.Gii bi ton theo thut gii Heuristic thng d dng v nhanh chng a ra kt qu hn so vi gii thut ti u, v vy chi ph thp hn.3.Thut gii Heuristic thng th hin kh t nhin, gn gi vi cch suy ngh v hnh ng ca con ngi) gim kch thc ca khng gian tm kim. Bc ny s dng cc kin thc v lnh vc ng dng gn cc xc sut hoc tin cy cho cc i tng khc nhau. Cch o ny phn nh kh nng ca s hin din ca i tng da trn cc c tnh c pht hin Xc nhn cc i tng: Lm sao nhng m hnh i tng chn c nhng i tng kh thi nht t mt tp hp i tng trong 1 hnh nh. S xut hin ca mi i tng kh thi c th c xc nhn bng cch s dng m hnh ca h. Chng ta cn kim tra tng gi thuyt hp l xc minh s hin din ca tng i tng hoc b qua n. Nu cc m hnh di dng hnh hc, rt d dng xc minh mt cch chnh xc cc i tng s dng Camera nh v v cc thng s khc. Trong cc trng hp khc, C th ko xc minh c cc gi thuytTy vo s phc tp ca vn , mt hoc nhiu modules trong hnh 1 c th tr nn n gin. V d m hnh nhn dng i tng da trn cc mu ko s dng m hnh i chiu c trung hoc xc nhn i tng. Chng trc tip gn xc sut cho cc i tng v chn i tng vi xc xut cao nhtIII. S phc tp ca Nhn dng i tngNh chng ta bit, s xut hin hnh nh ca mt b mt ph thuc vo nhiu yu t: nh sng, cc thng s my nh v nh v my nh. T vic mt i tng phi c nhn dng t s xut hin ca nhiu vt th, s phc tp ca nhn dng i tng ph thuc vo nhiu yu t. Mt cch nh tnh xem xt s phc tp ca nhim v nhn dng i tng c xem xt bi cc yu t sau: S bt bin: S phc tp cnh s ph thuc vo vic nhng hnh nh c chp li trong iu kin t nhin (nh sng, nn, thng s camera, gc nhn) . iu kin