Отслеживание объектов на видео

Чешский студент из британского университета Суррея Зденек Катал (Zdenek Kalal) в рамках практической части кандидатской диссертации разработал алгоритм Tracking-Learning-Detection (aka Predator) для отслеживания объектов в видеопотоке с самообучением (точность распознавания улучшается с каждым фреймом).

Демо проекта, исходные данные: info.ee.surrey.ac.uk/Personal/Z.Kalal/tld.html

Программа нормально работает в одном потоке Intel Core 2 Duo 2,4 ГГц, 2 ГБ RAM.

На страничке Зденека на Youtube можно найти и другие видеоролики.

Автор говорит, что собирался опубликовать исходные коды проекта, но когда получил от заинтересованных лиц сотни писем с просьбой это сделать, то передумал. Оказалось, что этот проект гораздо интереснее, чем он предполагал изначально, так что появилась вероятность что-то заработать.

Такие алгоритмы можно использовать в системах слежения (например, для беспилотных аппаратов), компьютерных и игровых интерфейсах (виртуальная мышка), в фото- и видеокамерах и т.д.

Вообще-то, вряд ли эта технология настолько уникальна, как считает автор. Насколько мне известно, нечто похожее делают российские разработчики из Intel R&D в Нижнем Новгороде (на одной из конференций Intel показывали демку их системы).

UPD Статья возымела эффект и российские разработчики тоже зашевелились. Этот алогиртм от Германа Бухарова выглядит не так впечатляюще, зато может работать даже на смартфонах.

Есть вопрос? Что-то не понятно в статье? Хочешь отблагодарить? Пиши комментарий!
Если тебе понравилась статья, а тем более если еще и помогла - поставь +1 и нажми "Мне нравится"!

(63 оценок, среднее: 4,51 из 5)

Tweet