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Rastreamento visual sob mudanças extremas de iluminação utilizando a soma da variância condicional

By Mateus de Souza

Abstract

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Florianópolis, 2014Rastreamento visual direto é resolvido atualmente utilizando principalmente técnicas de otimização baseadas em descida de gradiente. A velocidade de convergência destas técnicas permite utilizar modelos de transformações com vários graus de liberdade. Muitas abordagens utilizam a Soma do Quadrado dos Resíduos como medida de similaridade, mas esta técnica não oferece estabilidade perante mudanças de iluminação na cena. Estas mudanças causam instabilidades na convergência dos métodos se não forem compensadas. Uma das técnicas de compensação de iluminação utiliza um modelo paramétrico de iluminação que aumenta o número de parâmetros a serem calculados. As aplicações que utilizam rastreamento direto precisam de respostas em tempo real e podem tornar-se impraticáveis com a adição do modelo de iluminação. Nesta dissertação é proposto um método de rastreamento visual direto robusto capaz de rastrear sob condições de iluminação extremas. Utilizando a Soma da Variância Condicional como base, a abordagem proposta utiliza sub-imagens para lidar com mudanças de iluminações extremas. O método proposto reduz o esforço computacional quando comparado com técnicas similares da literatura. Resultados experimentais atestam a redução de em média 57,5% em tempo de processamento para sequências coloridas.<br>Abstract: Direct visual tracking is currently solved mainly with the use of gradient descent optimization. The speed of convergence of these techniques allows the use of transformation models with many degrees of freedom. The most popular similarity measure for direct tracking is the Sum of the Squared Differences, even though this approach is not robust to illumination changes in the scene. These changes, when left uncompensated, can lead to instabilities in the convergence of the algorithms. One technique used to compensate illumination changes uses an illumination model, which increases the number of parameters to be computed. Since most applications that use direct visual tracking need the results to be delivered in real time, the addition of the illumination model can hinder their performance. A novel direct visual tracking approach is presented in this work, being able to cope with extreme illumination conditions. Using the Sum of Conditional Varianceas a base, the proposed method uses sub-images to compensate for extreme illumination configurations. The proposed method reduces the computational burden when compared to similar approaches in the literature. Experimental results show that the method is 57,5% faster on average when dealing with color sequences

Topics: Informatica, Computação, Vídeo digital
Year: 2014
OAI identifier: oai:agregador.ibict.br.RI_UFSC:oai:repositorio.ufsc.br:123456789/128679
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