Е-Публикации
Технически университет - София

Абстракт: В настоящата статия се предлага подобрение на класическия алгоритъм за сравняване с шаблони на база изчисляване на нормирана кроскорелационна функция между изображения в поток от видео данни и целево изображение. Чрез актуализация в реално време на изображението на дадена цел, например човешко лице, с определена област на интерес от общото изображение се получават по-добри резултати при проследяването. При използване на предлаганото подобрение алгоритъмът губи целта значително по-рядко, в сравнение с класическата реализация. Алгоритъмът може да се използва в системите за машинно зрение за мобилни роботи, способни да възприемат и обработват изображение, като Robotino на фирма Festo.

Библиография

Издание

Abstract: This paper discusses an improvement of the classical pattern matching algorithm using normalized cross-correlation between snapshot images from a video stream and a target image. Updating the target image in real time with a particular region of interest in the image from the video stream yields better results in tracking a particular target such as a human face. With the proposed improvement the tracked object is lost in fewer cases compared to the classical implementation. The algorithm could be used as part of the machine vision system of image acquisition and processing capable mobile robots such as Robotino by Festo.

References

Issue