Phân loại đối tượng từ video (con người, động vật, những người khác (xe hơi, vv ..))

Question

Xin chào Tôi là người mới vào lĩnh vực xử lý hình ảnh. Dự án của tôi là phân loại các đối tượng trong một hình ảnh/Video. Đầu vào là hình ảnh/video từ camera giám sát. Tôi nên phân loại các đối tượng thành ba lớp. 1) Con người 2) Động vật 3) Khác (ô tô). Chúng ta có thể xem xét một nền cố định.

Có thể bất kỳ ai đề xuất bất kỳ thuật toán hoặc giấy tờ đã được chứng minh hoặc mã nguồn mở nào cho mục đích này không? offcourse googling là giải pháp hiển nhiên nhưng luôn là một con mắt có kinh nghiệm luôn hữu ích!

Answer 1

Vì mục đích của bạn, tôi nghĩ tùy chọn tốt nhất là LatSVM vì các tác giả đã phân phối việc triển khai trong MATLAB và các mô hình máy dò đã được đào tạo. Các mô hình đã được đào tạo bao gồm:

• máy bay, tàu, xe buýt, xe hơi, xe đạp
• Chai, TV, sofa
• Bird, Mèo, Ngựa, Cừu, Chó
• , vv

Ngoài ra còn có một triển khai trong OpenCV nếu bạn cần (phát hiện trong số question) này.

khác Detector Triển khai

• VeryFast Detector
• Partial Least Squares
• FPDW

---

tặng một cái nhìn tại các cuộc điều tra sau trong Detection cho người đi bộ:

1. Phát hiện cho người đi bộ: Đánh giá trạng thái của nghệ thuật (2012).
2. Khảo sát về phát hiện người đi bộ cho hệ thống hỗ trợ trình điều khiển nâng cao (2010).

State of Art

• phát hiện người đi bộ ở 100 khung hình mỗi giây. Tác phẩm này được đề xuất bởi [Benenson et al., 2012] đạt được tốc độ phát hiện cao với độ chính xác hiện đại [webpage].
• Object Detection với Discriminatively đào tạo Models Phần Dựa aka LatSVM Đạt kết quả tốt về PASCAL 2006, 2007 và 2008. Công việc này không chỉ hiển thị để phát hiện người đi bộ, mà còn cho xe ô tô, mèo, ngựa, sofa v.v.. Bạn thực sự nên xem cái này [webpage]
• Phát hiện con người bằng cách sử dụng phân tích hình vuông một phần ít nhất. [Schwartz et al., 2009] đề xuất sử dụng phân tích Hình vuông một phần cho phép xử lý các tính năng không gian cao.

trình cổ điển

Các công trình sau đây có đóng góp quan trọng và là tài liệu tham khảo trong mọi việc phát hiện người đi bộ. Tính năng HOG, Hình ảnh tích phân và Cascade of Rejection được một số tác phẩm sử dụng, bao gồm cả tác phẩm của [Benenson et al., 2012].

• Histograms của Gradients Oriented cho Detection Nhân
• nhanh Detection Nhân Sử dụng một Cascade của Histograms của Gradients Oriented