Распознавание (pattern recognition)

Удаление фона

- Хороший сайт с обзором подходов [9].

- Библиотека для удаления фона: OpenCV C++ Background Subtraction Library (BGS Library) http://code.google.com/p/bgslibrary/ С ее помощью удалось запустить демо с различными алгоритмами удаления фона:

Выделение контуров (segmentation)

- Пример использования OpenCV (алгоритм [4])для выделения контуров:

http://docs.opencv.org/doc/tutorials/imgproc/shapedescriptors/find_contours/find_contours.html

https://sites.google.com/site/learningopencv1/more-tools/example_code_1

Использовал второй пример кода, результат (http://www.cars.ru/cars/Porsche/Panamera/50274546/carphoto/):

- Сравнение алгоритмов сегментации: [5-7]

- Датасеты: [8]

- Основные подходы ([2] глава 5; [1] глава 4.11): “снизу вверх” – объединение областей; “сверху вниз” – разделение исходного изображения на мелкие области;

Выделение фич (regions of interest)

Вопрос пока не исследовал

Распознавание (pattern recognition)

- Обзор алгоритмов: [2, 10-12]

- Примеры библиотек:

http://www.vlfeat.org/applications/apps.html

http://splab.cz/en/research/data-mining/articles

Пробовал разобраться с первой, но ничего внятного не получилось

Проблемы:

1. Наличие бликов на корпусе. Например, на фото из пункта 2 видно, что из-за бликов форма капота может быть распознана некорректно. Например, это будет мешать при определении одной марки, но разных поколений, которые в основном отличаются наличием подобных вмятин/выпуклостей на корпусе.

2. Некоторые алгоритмы pattern recognition опираются на данные о цвете, однако в нашем случае данный подход, скорее всего, не неприменим.

3. Для использования классификатора необходимо выделить Regions of Interest, а для этого необходимо их сначала найти (могут отсутствовать/быть неразличимыми).

Литература:

- [1] "Handbook of Image and Video Processing", Eds. Al Bovik, Academic Press, 2005

- [2] Richard Szeliski, "Computer Vision: Algorithms and Applications" http://szeliski.org/Book/

- [3] Gary Bradski, Adrian Kaehler, "Learning OpenCV: Computer Vision with the OpenCV Library", O'Reilly, 2008

- [4] Suzuki, S. and Abe, K., Topological Structural Analysis of Digitized Binary Images by Border Following. CVGIP 30 1, pp 32-46 (1985)

- [5] http://repository.cmu.edu/cgi/viewcontent.cgi?article=1335&context=robotics

- [6] http://www.ijaest.iserp.org/archieves/14-Jul-1-15-11/Vol-No.8-Issue-No.2/30.IJAEST-Vol-No-8-Issue-No-2-Comparison-of-Algorithms-for-Segmentation-of-Complex-Scene-Images-306-310.pdf

- [7] http://ipal.i2r.a-star.edu.sg/doc/publications/Albatal09_CBIR_segmentation.pdf

- [8] http://www.eecs.berkeley.edu/Research/Projects/CS/vision/grouping/resources.html#algorithms

- [9] https://sites.google.com/site/backgroundsubtraction/Home

- [10] http://wiki.elphel.com/index.php?title=OpenCV_Tennis_balls_recognizing_tutorial&redirect=no

- [11] http://note.sonots.com/SciSoftware/haartraining.html

- [12] http://blog.damiles.com/2008/11/the-basic-patter-recognition-and-classification-with-opencv/

Дата добавления: 2015-10-29