Praćenje objekata prilagodljivim pomicanjem prozora pretraživanja

Sažetak na hrvatskom: Praćenje objekta je definirano kao problem određivanje putanje objekta dok se kreće kroz scenu. U ovom radu opisan je algoritam camshift koji ostvaruje praćenje pronalaskom ekstrema funkcije razdiobe vjerojatnosti. Funkcija razdiobe vjerojatnosti se pronalazi metodom povratne p...

Full description

Permalink: http://skupni.nsk.hr/Record/fer.KOHA-OAI-FER:51244/Details
Glavni autor: Doždor, Zorana (-)
Ostali autori: Kalafatić, Zoran (Thesis advisor)
Vrsta građe: Drugo
Impresum: Zagreb, Z. Doždor, 2019.
Predmet:
LEADER 02455na a2200229 4500
003 HR-ZaFER
008 160221s2019 ci ||||| m||| 00| 0 hr d
035 |a (HR-ZaFER)ferid7150 
040 |a HR-ZaFER  |b hrv  |c HR-ZaFER  |e ppiak 
100 1 |a Doždor, Zorana  |9 40524 
245 1 0 |a Praćenje objekata prilagodljivim pomicanjem prozora pretraživanja :  |b završni rad /  |c Zorana Doždor ; [mentor Zoran Kalafatić]. 
246 1 |a Object Tracking Based on Adaptive Search Window Shift  |i Naslov na engleskom:  
260 |a Zagreb,  |b Z. Doždor,  |c 2019. 
300 |a 19 str. ;  |c 30 cm +  |e CD-ROM 
502 |b preddiplomski studij  |c Fakultet elektrotehnike i računarstva u Zagrebu  |g smjer: Računarska znanost, šifra smjera: 41, datum predaje: 2019-06-14, datum završetka: 2019-07-12 
520 3 |a Sažetak na hrvatskom: Praćenje objekta je definirano kao problem određivanje putanje objekta dok se kreće kroz scenu. U ovom radu opisan je algoritam camshift koji ostvaruje praćenje pronalaskom ekstrema funkcije razdiobe vjerojatnosti. Funkcija razdiobe vjerojatnosti se pronalazi metodom povratne projekcije histograma. Implementacija navedenog algoritma je testirana na različitim slikovnim sekvencama i uspoređena je s implementacijom dostupom u programskoj biblioteci OpenCV. Rezultati pokazuju da se algoritam može primijeniti na praćenje različitih objekta te da je uspješan i za slikovne sekvence niske svjetline te uz prisutnost uniformnog šuma.  
520 3 |a Sažetak na engleskom: Object tracking is defined as the problem of estimating the trajectory of an object in an image plane as it moves around a scene. In this paper, the camshift algorithm is described. It is a tracking technique based on findig the mode of a probability distribution function. The probability distribution function is found by histogram backprojection. The implementation of this algorithm was tested on different image sequences and compared to the implementation avaliable in the OpenCV program library. The results show that the algorithm can be used for tracking various objects and that it can succesfully be applied for tracking objects even in low brightness videos as well as in videos with uniform noise.  
653 1 |a camshift  |a praćenje objekta  |a meanshift  |a histogram  |a povratna projekcija histograma 
653 1 |a camshift  |a object tracking  |a meanshift  |a histogram  |a histogram backprojection 
700 1 |a Kalafatić, Zoran  |4 ths  |9 8062 
942 |c Z 
999 |c 51244  |d 51244