Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightDeneysel çalışmalar algoritmanın objeleri algılama ve izleme yeteneğinin yanında işlem süresinde de bir azalma sağladığını göstermiştir.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Bu makalede video dizilerindeki çoklu obje hareketini kestirmede ve algılamada kullanılabilecek hızlı bir algoritma sunulmuştur. Yöntem çerçeveler arasında imgenin satır ve sütunları boyunca piksel değerlerindeki kaymalarına bağlı olarak vektör yansımalarının hesaplanması ve bu yansımaların çerçevelere yansıtılması ile ilgilidir. Ardışık çerçevelere dayalı yansımalar kaymaların ayrı ayrı yatay ve düşey yönlerde algılanması ile belirlenirler. Bu kaymalar için çerçeveler arası ilişkilerin belirlenmesinde öbek eşleme tabanlı ortalama mutlak fark yöntemi kullanılmıştır. Her bir çerçevedeki pikseller arasındaki keskin geçişler veya kısaca kenar detayları, hareket bilgilerinin belirlenmesinde ve algoritmanın hesap yükünü azaltmada etkili bir yöntem olarak sunulmuştur. Deneysel çalışmalar algoritmanın objeleri algılama ve izleme yeteneğinin yanında işlem süresinde de bir azalma sağladığını göstermiştir.
Abstract
In this paper, a fast approach to detect and estimate the multiple object motion in video sequences is presented. The method is based on transforming each image in the sequence of frames into vector projections formed by accumulating pixel shift value along the rows and columns of the image. The projections corresponding to consecutive frames are in turn used to detect and estimate the individual horizontal and vertical components of the possible shifts. For that reason, block matching and maximum absolute difference (MAD) algorithms were used in detecting and tracking the moving objects in sequences. Sharp transitions or shortly edges in each image frame are also considered as an efficient method in the algorithm for decreasing the computational costs. Experimental results show that, usefulness of the method is presented not only in the context of motion analysis and tracking ability of objects, but also for a decrease in process time required for detecting and tracking.