Алгоритм слежения за облаком точек

Аннотация В последние десятилетия очень много внимания в области компьютерного зрения уделяется задаче слежения за объектом. Об этом свидетельствует, в частности, огромное количество научных статей, посвященных этой тематике. Саму задачу можно сформулировать следующим образом: имея набор последовательных изображений, а также выделенный объект на первом кадре, нужно оценить состояние этого объекта на всех остальных кадрах, то бишь либо указать где он находится, либо сообщить, что его нет в поле зрения. В настоящей работе мы предлагаем новый подход к решению этой задачи – Алгоритм слежения за облаком точек, – который не уступает по качеству работы методам, взятым за основу, в то время, как работает значимо быстрее оных. Такой прирост в скорости, в большей степени, обусловлен реализацией этого подхода, в которой самые ресурсозатратные части алгоритма эффективно распараллелены. При использовании даже самой простой видеокарты, это позволяет нам обрабатывать видео разрешающей способности 1280х720 с частотой 20 кадров в секунду. Добиться такого высокого качества обнаружения объекта нам удалось благодаря использованию современных математических техник, дающих очень точные и надежные результаты. В частности, для оценки положения объекта с субпиксельной точностью, мы восстанавливаем аффинное преобразование, которое характеризует движение его точек. Для того, чтобы ускорить процесс восстановления этого преобразования без потерь в качестве, мы применяем алгоритм RANSAC. В тех случаях, когда объект пропадает из поля зрения, мы обнаруживаем его при помощи каскадного детектора, в структуре которого содержится два блока, один из которых находит приблизительное положение объекта, а второй уточняет это положение и отвергает ложные срабатывания. Проведенные эксперименты подтверждают, что качество работы нашего алгоритма выше, чем у базовых методов, в то время как скорость его работы значимо их превосходит.