nhận dạng chuyển động video bằng phương pháp eigenbackground

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC CẦN THƠ KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN & TRUYỀN THÔNG LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC NGÀNH KHOA HỌC MÁY TÍNH Đề Tài NHẬN DẠNG CHUYỂN ĐỘNG VIDEO BẰNG PHƯƠNG PHÁP EIGENBACKGROUND Sinh viên: Trần Phương Bình Mã số: 1117828 Khóa: K37 Cần Thơ, 5/2015 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC CẦN THƠ KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN & TRUYỀN THÔNG BỘ MÔN KHOA HỌC MÁY TÍNH LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC NGÀNH KHOA HỌC MÁY TÍNH Đề Tài NHẬN DẠNG CHUYỂN ĐỘNG VIDEO BẰNG PHƯƠNG PHÁP EIGENBACKGROUND Người hướng dẫn Ths Phạm Nguyên Hoàng Cần Thơ, 5/2015 Sinh viên thực Trần Phương Bình Mã số: 1117828 Khóa: K37 Nhận dạng chuyển động video phương pháp Eigenbackground NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN  Cần thơ, ngày tháng năm 2015 Giáo viên hướng dẫn (Ký ghi rõ họ tên) GDHD: Ths Phạm Nguyên Hoàng SVTH: Trần Phương Bình Nhận dạng chuyển động video phương pháp Eigenbackground NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN PHẢN BIỆN  Cần thơ, ngày tháng năm 2015 Giáo viên phản biện (Ký ghi rõ họ tên) GDHD: Ths Phạm Nguyên Hoàng SVTH: Trần Phương Bình Nhận dạng chuyển động video phương pháp Eigenbackground NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN PHẢN BIỆN  Cần thơ, ngày tháng năm 2015 Giáo viên phản biện (Ký ghi rõ họ tên) GDHD: Ths Phạm Nguyên Hoàng SVTH: Trần Phương Bình Nhận dạng chuyển động video phương pháp Eigenbackground LỜI CẢM ƠN! Trên thực tế không thành công mà không gắn liền với hỗ trợ, giúp đỡ dù hay nhiều, dù trực tiếp hay gián tiếp người xung quanh Trong suốt thời gian bắt tay vào hoàn thành đề tài luận văn “nhận dạng chuyển động video phương pháp Eigenbackground” em nhận nhiều giúp đỡ từ bạn bè quan tâm hổ trợ từ phía thầy cô Lời em xin gửi lời cảm ơn chân thành đến quý thầy, cô truyền đạt kiến thức quý báo giúp em có tảng vững để hoàn thành tốt đề tài luận văn em Với lòng biết ơn sâu sắc em xin gửi lời cảm ơn chân thành đến thầy Phạm Nguyên Hoàng, người trực tiếp hướng dẫn em hoàn thành đề tài luận văn nhiều tháng qua Thầy định hướng giúp đở em nhiều việc tìm kiếm hướng giải thuật toán quan trọng đề tài, bên cạnh thầy thúc đẩy em hoàn thành tiến độ luận văn, đưa lời khuyên hửu ích gợi ý cần thiết để em hoàn thành tốt đề tài luận văn Em xin tỏ lời cảm ơn sâu sắc đến cô Trần Nguyễn Minh Thư giảng dạy em môn xử lý ảnh, tảng cho kiến thức nâng cao áp dụng đề tài Cùng toàn thể quý thầy cô dạy em nhiều kiến thức quý báo để em hoàn thành đề tài Đồng thời, em xin gởi lời cảm ơn đến tất bạn bè, người giúp đỡ hỗ trợ trình hoàn thiện đề tài Cuối cùng, em xin Cảm ơn người thân gia đình hỗ trợ động viên năm tháng dài cố gắng học tập Em xin chân thành cảm ơn! Cần Thơ, ngày 20 tháng năm 2015 Sinh viên Trần Phương Bình GDHD: Ths Phạm Nguyên Hoàng SVTH: Trần Phương Bình Nhận dạng chuyển động video phương pháp Eigenbackground MỤC LỤC Danh Mục Hình Ảnh Hình 1: Quá trình xử lý ảnh …………………………………………………Trang Hình 2: Các bước hệ thống xử lý ảnh …………………….Trang Hình 3: Không gian màu RGB ……………………………………………… Trang Hình 4: Không gian màu HSV ……………………………………………… Trang Hình 5: Các pixel nằm cạnh nhau.……………………………………………Trang Hình 6: Quá trình thu nhận ảnh mắt người máy ………………………… Trang Hình 7: Qúa trình thu nhận ảnh máy ảnh số ………………………………… Trang Hình 8: hệ tọa độ RGB ………………………………………………………Trang Hình 9: Cấu trúc phân cấp video ……………………………………… Trang Hình 10: minh họa chuyển động lia ……………………………… Trang Hình 11: Logo Qt Creator……………………………………………………….Trang Hình 12: logo OpenCV …………………………………………………………Trang Hình 13: Giao diện cuả chương trình………………………………… Trang Hình 14: Chọn video để chương trình xử lý …………………………………Trang Hình 15: hiển thị kết nhận dạng chuyển động………………………… Trang Hình 16: kết nhận dạng cuyển động từ video ………………………….Trang Hình 17: Giao diện chương trình test ……………………………………….Trang Hình 18: Thống kê số điểm ảnh sai mà chương trình đạt được…… Trang GDHD: Ths Phạm Nguyên Hoàng SVTH: Trần Phương Bình Nhận dạng chuyển động video phương pháp Eigenbackground Danh Mục Bảng GDHD: Ths Phạm Nguyên Hoàng SVTH: Trần Phương Bình Nhận dạng chuyển động video phương pháp Eigenbackground TÓM TẮT Ngày nay, toán phát chuyển động có nhiều ứng dụng thực tế ứng dụng giám sát an ninh, ứng dụng để xây dựng hệ thống thu thập thông tin phương tiện tham gia giao thông tuyến đường quan trọng, ứng dụng hệ thống quan sát nơi công cộng phức tạp nhà trọ, khách sạn, trường học,… Vì yêu cầu phát nhanh chóng mục tiêu di chuyển chuỗi ảnh video nhận dạng chuyển động đối tượng video quan tâm Nhận dạng chuyển dộng nghiên cứu nhiều năm lại đây, nhằm phân loại, phát hiện, giám sát chuyển động thay đổi video, camera quan sát Có nhiều cách tiếp cận khác đến vấn đề loại mô hình thủ tục sử dụng để cập nhật mô hình Trong nội dung đề tài nói phương pháp Eigenbackground Eigenbackground mô hình dựa phân tích giá trị eighen lần đề xuất Oliver Sau trình thực kiểm tra thực nghiệm video thật, nhận thấy phương pháp Eigenbackground nhận dạng cho kết tốt video trời, thay đổi ánh sáng đột ngột, cho kết tốt kể nơi có nhiều đối tượng Nhưng nhận thấy phương pháp cho kết tệ video nhà, phòng, khu vực lộn xộn, đối tượng chồng chéo có thay đổi độ sang đột ngột GDHD: Ths Phạm Nguyên Hoàng SVTH: Trần Phương Bình Nhận dạng chuyển động video phương pháp Eigenbackground Abstract Today, the problem of motion detection has many practical applications such as applications for security surveillance, can be applied to build information collection system on the vehicle in traffic on the important route Vision system applications in complex public places such as boarding house, hotel, schools,etc Therefore require rapid detection of moving targets in the video image sequence and identification of each object motion in video is very interesting Movement detection is studied in recent years, in order to classify, detect, monitor the movements change in video, the camera observes There are different approaches together to this issue in the base models and procedures used to update the model In the context of the topic I will talk about Eigenbackground methos Eigenbackground is models base on an analysis of the first eighen value suggested by Oliver After the process perform experimental tests on real video, I noticed Eigenbackground methods for identifying good results in the video outdoor, no sudden light changes, for results good at including those where there are many objects But i noticed Eigenbackground methods for identifying bad results in the video in the home, in a room, cluttered areas, overlapping objects and sudden light changes 10 GDHD: Ths Phạm Nguyên Hoàng SVTH: Trần Phương Bình Nhận dạng chuyển động video phương pháp Eigenbackground 2.1.3 Không gian màu HSV Không gian màu HSV không gian màu thường dùng nhiều công việc chỉnh sửa ảnh, phân tích ảnh phần lĩnh vực thị giác máy tính Hệ không gian dựa vào thông số sau để mô tả màu sắc: + H (Hue): màu sắc khiết, chạy từ đến 3600 + S (Staturation): độ đậm đặc, bảo hòa, S lớn màu tinh khiết, nguyên chất + V (value): giá trị cường độ sáng, V lớn màu sáng Hình 4: Không gian màu HSV 2.1.4 Độ phân giải ảnh Độ phân giải máy chụp ảnh số thường định cảm biến, phần đổi ánh sáng thành tín hiệu rời rạc Bộ cảm biến gồm hàng triệu lỗ nhỏ Những lỗ nhỏ phản ứng với màu ánh sáng tùy theo kính lọc màu Mỗi lỗ gọi pixel Chúng xếp xen vào cho ba chấm màu RGB (đỏ-lục-lam) ghép lại thành chấm có đủ màu Độ phân giải (Resolution) ảnh mật độ điểm ảnh (pixel) ấn định ảnh số hiển thị Theo định nghĩa, khoảng cách điểm ảnh phải chọn cho mắt người thấy liên tục ảnh Việc lựa chọn khoảng cách thích hợp tạo nên mật độ phân bổ, độ phân giải phân bố theo trục x y không gian hai chiều Hình 5: Các pixel nằm cạnh GDHD: Ths Phạm Nguyên Hoàng SVTH: Trần Phương Bình Nhận dạng chuyển động video phương pháp Eigenbackground 2.2 Thu nhận ảnh Như ta biết, ảnh thực tế ảnh liên tục không gian lẫn giá trị độ sáng Muốn xử lý ảnh máy tính ta cần phải số hóa ảnh, tức đưa ảnh từ thực tế vào máy tính Để đưa ảnh vào máy tính dùng thiết bị thu nhận như: camera cộng với chuyển đổi tương tự số AD (Analog to Digital) máy quét chuyên dụng Các thiết bị thu nhận cho ảnh trắng đen B/W với mật độ từ 400 đến 600 dpi Với ảnh B/W mức màu z Với ảnh đa cấp xám, mức xám biến thiên từ đến 255 Hình 6: Quá trình thu nhận ảnh mắt người máy Ảnh thu nhận qua camera Thường ảnh thu nhận qua camera tín hiệu tương tự (loại camera ống kiểu CCIR), tín hiệu số hóa (loại CCD – Charge Coupled Device) Ngoài ra, ảnh thu nhận từ vệ tinh qua cảm ứng (sensor) hay ảnh, tranh quét scanner Tiếp theo trình số hóa (digitalizer) để biến đổi tín hiệu tương tự sang tín hiệu rời rạc (lấy mẫu) số hóa lượng hóa, trước chuyển sang giai đoạn xử lý, phân tích hay lưu trữ lại GDHD: Ths Phạm Nguyên Hoàng SVTH: Trần Phương Bình Nhận dạng chuyển động video phương pháp Eigenbackground Hình 7: Qúa trình thu nhận ảnh máy ảnh số Quá trình phân tích ảnh thực chất bao gồm nhiều công đoạn nhỏ Trước hết công việc tăng cường ảnh Do nguyên nhân khác nhau: chất lượng thiết bị thu nhận ảnh, nguồn sáng hay nhiễu mà ảnh bị suy biến Do cần phải tăng cường khôi phục ảnh để làm bật số đặc tính ảnh, hay làm cho ảnh gần giống với trạng thái gốc – trạng thái trước ảnh bị biến dạng Giai đoạn phát đặc tính như: biên, phân vùng ảnh, trích chọn đặc tính, v.v… Cuối cùng, tùy theo mục đích ứng dụng mà giai đoạn nhận dạng, phân lớp hay áp dụng hiệu ứng lên ảnh 2.3 Biểu diễn ảnh Sau trình số hóa ta thu ma trận tương ứng với ảnh cần xét, phần tử ma trận tương ứng với điểm ảnh Các điểm thường đặc trưng tọa độ màu RGB tương ứng với hệ tọa độ màu sau: Hình 8: hệ tọa độ RGB Về mặt toán học ta xem ảnh hàm hai biến f(x, y) với x, y biến tọa độ Giá trị số điểm (x, y) tương ứng với giá trị xám độ sáng ảnh GDHD: Ths Phạm Nguyên Hoàng SVTH: Trần Phương Bình Nhận dạng chuyển động video phương pháp Eigenbackground II VIDEO VÀ BÀI TOÁN PHÁT HIỆN ĐỐI TƯỢNG CHUYỂN ĐỘNG Video Video tái tạo ảnh tự nhiên theo không gian thời gian hai, cấu thành từ tập liên tiếp khung hình – frame, gọi ảnh, ghi nhận lại hình ảnh quan sát kiện xảy khoảng thời gian Có hai dạng tín hiệu video thông dụng là: tín hiệu (analog) tín hiệu video số (digital) Luận văn sử dụng liệu hình ảnh thu nhận từ camera, nên xem xét đến video biểu diễn dạng số bỏ qua phần tín hiệu âm video 1.1 Cấu trúc video Video cấu thành từ tập liên tiếp khung hình - frame, gọi ảnh, ghi nhận lại hình ảnh quan sát kiện xảy khoảng thời gian Có hai dạng tín hiệu video thông dụng là: tín hiệu (analog) tín hiệu video số (digital) Luận văn sử dụng liệu hình ảnh thu nhận từ Camera, nên xem xét đến video biểu diễn dạng số bỏ qua phần tín hiệu âm video Mô hình cấu trúc chuỗi video bao gồm thành phần hình bên (Hình 9) Hình 9: Cấu trúc phân cấp video • Frame - khung hình thành phần chuỗi video Mỗi khung hình tương ứng với ảnh giới thực thời điểm xác định • Shot dãy khung hình liên tiếp camera ghi nhận ngắt quãng xảy Shot đơn vị để xây dựng phân tích nội dung video • Các shot liên tiếp kết hợp lại thành cảnh (scene) dựa nội dung • Tất scene tạo thành chuỗi video GDHD: Ths Phạm Nguyên Hoàng SVTH: Trần Phương Bình Nhận dạng chuyển động video phương pháp Eigenbackground Khi phim chiếu khung hình hiển thị tốc độ định Tốc độ thường thấy định dạng video 25 hình/s 30 hình/s Như video số khung hình tương ứng 108000 9000 Phân đoạn video trình phân tích chia nội dung hình ảnh video thành đơn vị sở gọi lia (shot) Việc lấy mẫu chọn gần khung hình video đại diện cho lia (hoặc nhiều tùy theo độ phức tạp nội dung hình ảnh lia), gọi khung khoá Khung khoá khung hình đại diện mô tả nội dung shot Quá trình phân đoạn liệu video tiến hành phân tích, phát chuyển đổi từ lia sang lia khác phát ranh giới lia (đó khác khung hình liền kề) Hình vẽ 10 sau mô tả chuyển đổi lia Hình 10: minh họa chuyển động lia Trong hình vẽ chuyển đổi lia xảy khung hình thứ thứ 1.2 Một số thuộc tính đặc video Video có đặc tính chung là: màu (color), kết cấu (texture), hình dáng (shape), chuyển động (motion) Vì đề tài tập chung nghiên cứu nhận dạng chuyển động video nên chit tập chung vào thuộc tính chuyển động(Motion) video 1.3 Chuyển động (Motion) Motion thuộc tính quan trọng video Thông tin chuyển động sinh kỹ thuật ghép khối luồng ánh sáng Các đặc trưng chuyển động mômen trường chuyển động, biểu đồ chuyển động tham số chuyển động toàn cục trích chọn từ vector chuyển động Các đặc trưng mức cao phản ánh di chuyển camera quét camera (pan), nghiêng (tilt), phóng to (zoom in), thu nhỏ (zoom out) trích chọn GDHD: Ths Phạm Nguyên Hoàng SVTH: Trần Phương Bình Nhận dạng chuyển động video phương pháp Eigenbackground Bài toán phát đối tượng chuyển động Sự phát triển công nghệ thông tin đẩy nhanh phát triển lĩnh vực xã hội khác Với phát triển phần cứng phương diện thu nhận hiển thị tốc độ xử lý mở nhiều hướng cho phát triển phần mền Trong số phải kể đến lĩnh vực giám sát tự động Một toán quan trọng then chốt lĩnh vực giám sát tự động toán phát đối tượng chuyển động Đối với toán phát đối tượng chuyển động thường có hai cách tiếp cận sau Dựa hoàn toàn vào phần cứng Dựa vào kỹ thuật xử lý ảnh sở xử lý hình ảnh thu được, phân tích kết luận xem có đối tượng đột nhập hay không Ở nước ta việc giải toán phát đối tượng chuyển động chủ yếu dựa vào phần cứng chưa áp dụng nhiền thực tế Trong chương tìm hiểu chi tiết cách tiếp cận để giải toán V GIẢI THUẬT EIGENBACKGROUND Đại diện Bằng cách áp dụng phân tích thành phần chính(PCA) tập huấn luyện hình ảnh , đại diện hình ảnh p eigenbackgrounds trọng trung bình Khi eigenbackgrounds tìm thấy, hình ảnh đầu vào chiếu lên không gian eigenbackground hình ảnh tham khảo tái tạo Phân Loại Các điểm ảnh cận cảnh thu cách tính toán khác biệt hình ảnh đầu vào tái tạo hình ảnh Phương pháp bao gồm giai đoạn học tập giai đoạn thử nghiệm, tóm tắt sau GDHD: Ths Phạm Nguyên Hoàng SVTH: Trần Phương Bình Nhận dạng chuyển động video phương pháp Eigenbackground Giai đoạn học tập Cột vectơ bắt đầu quét hình ảnh đào tạo n γ1, γ2, γ3, …, γn vector trung bình φ Mỗi hình ảnh khác với bình theo ψi = γi - φ Sau phân tích thành phần chủ yếu áp dụng cho thiết lập vectơ lớn PCA tìm kiếm tập hợp p vector riêng trực giao μk giá trị riêng λk từ ma trận hiệp phương sai nơi ma trận A định nghĩa là: A = [ψ1 ψ2 ψ3 · · · ψn] Giai đoạn thử nghiệm Khi eigenbackground có nghĩa đào tạo, hình ảnh đầu vào (γi) với đối tượng tiền cảnh xấp xỉ bình (φ) tổng trọng số eigenbackgrounds μk Xác định ma trận Eigenbackground Δ = [μ1, μ2, μ3, …, μp ] Nó sau phối hợp (trọng lượng) không gian eigenbackground hình ảnh đầu vào γi tính sau: w  ( i   )T  Khi w trở lại chiếu lên không gian ảnh, hình ảnh tham chiếu tạo ra:  iR  wT   Cần lưu ý kể từ ma trận eigenbackground mô tả xuất chung tốt nhiên đối tượng nhỏ di chuyển,  iR không chứa vật nhỏ Phát forground Bởi máy tính ngưỡng khoảng cách Euclide (khoảng cách từ DFFS không gian đặc trưng [13] hình ảnh đầu vào hình xây dựng lại , người ta phát (nhỏ) đối tượng chuyển động hậu trường:  i Là hình  iR Là hình ảnh tái tạo GDHD: Ths Phạm Nguyên Hoàng SVTH: Trần Phương Bình Nhận dạng chuyển động video phương pháp Eigenbackground III TỔNG QUAN VỀ CÔNG CỤ LẬP TRÌNH (QT CREATOR) Qt Creator IDE programmer ngày ưa chuộng hỗ trợ mạnh lập trình giao diện, tương tác Database, Graphics…Điểm bật IDE Cross-platform, chạy hệ điều hành, bao gồm: Mac, Linux, Windows Hình 11: Logo Qt Creator Trong đề tài tập trung sử dụng gói thư viện cung cấp sẵn Qt số hàm bổ sung, sửa đổi, để giải vấn đề đặt Ngôn ngữ lập trình: C++ IV TỔNG QUAN VỀ THƯ VIỆN OPEN CV OpenCV thư viện xử lý ảnh mã nguồn mở hoàn toàn miễn phí Bạn tải từ địa chỉ: http://sourceforge.net/projects/opencvlibrary Hình 12: logo OpenCV Intel đưa phiên OpenCV vào năm 1999 Ban đầu yêu cầu phải có thư viện xử lý ảnh Intel Sau lệ thuộc mà họ phải gỡ bỏ sử dụng thư viện hoàn toàn độc lập OpenCV đa dạng, hỗ trợ nhiểu hệ điểu hành như: Window, Linux MacOSX GDHD: Ths Phạm Nguyên Hoàng SVTH: Trần Phương Bình Nhận dạng chuyển động video phương pháp Eigenbackground CHƯƠNG 3: CHƯƠNG TRÌNH ỨNG DỤNG I GIỚI THIỆU VỀ CHƯƠNG TRÌNH Dựa vào sở lý thuyết nghiên cứu trên, chương trình viết ngôn ngữ C++ IDE Qt Creator đồng thời sử dụng thư viện OpenCV để hoàn thành chương trình Chương trình đáp ứng yêu cầu đề tài đặt nhận dạng chuyển động từ video tĩnh lưu trữu máy video động thu trực tiếp từ Wedcam hay Camera Sau giao diện chương trình khởi động Hình 13: Giao diện cuả chương trình GDHD: Ths Phạm Nguyên Hoàng SVTH: Trần Phương Bình Nhận dạng chuyển động video phương pháp Eigenbackground II CHỨC NĂNG CHÍNH CỦA CHƯƠNG TRÌNH Xử Lý Video Bước 1: Từ giao diện click bottom “CHỌN VIDEO” cửa sổ để chọn video xử lý Hình 14: Chọn video để chương trình xử lý Bước 2: Nhấn chọn bottom “XỬ LÝ” từ giao diện để xử lý video cần nhận dạng chuyển động Bước 3: Hiển thị video góc video kết xử lý hình bên Hình 15: hiển thị kết nhận dạng chuyển động GDHD: Ths Phạm Nguyên Hoàng SVTH: Trần Phương Bình Nhận dạng chuyển động video phương pháp Eigenbackground Kết chương trình đạt sau xử lý video Phân Loại Hình ảnh cắt từ video Tên Video Kết lý tưởng mong muốn đạt Kết thực tế chương trình đạt Bootstrap Camouflage Foreground Aperture LightSwitch Moved Objects GDHD: Ths Phạm Nguyên Hoàng SVTH: Trần Phương Bình Nhận dạng chuyển động video phương pháp Eigenbackground TimeOfDay WavingTrees Hình 16: kết nhận dạng cuyển động từ video Test Test thiết kế nằm giao diện chương trình nhằm đáp ứng cách trực quan, thuận tiện cho người dùng có nhu cầu kiểm tra chương trình có thực chạy tốt hay không Hình 17: Giao diện chương trình test Bước 1: Click bottom “CHỌN ẢNH 1” để chọn ảnh kết lý tưởng mà chương trình muốn đạt GDHD: Ths Phạm Nguyên Hoàng SVTH: Trần Phương Bình Nhận dạng chuyển động video phương pháp Eigenbackground Bước 2: Click bottom “CHỌN ẢNH 2” để chọn ảnh mà chương trình chạy cho kết lưu lại máy Bước 3: Click bottom “ KIỂM TRA” cho kết hiển thị trực tiếp bên Qt Để đánh giá chất lượng chương trình có thật tốt hay không, tiến hành chạy tất video để ghi nhận lại giá trị cần đánh giá cho kết sau: Hình 18: Thống kê số điểm ảnh sai mà chương trình đạt GDHD: Ths Phạm Nguyên Hoàng SVTH: Trần Phương Bình Nhận dạng chuyển động video phương pháp Eigenbackground PHẦN KẾT LUẬN KẾT LUẬN: - Kết đạt được: + Nhận dạng đối tượng chuyển động đứng yên video, camera + Giải thuật hiệu vật chuyển động liên tục nơi ánh sáng không thay đổi đột ngột - Kết chưa đạt được: + Giải thuật chưa hiệu điều kiện ánh sáng phòng thay đổi dột ngột + Chưa làm ứng dụng đánh dấu chuyển động video camera + Kết thực nghiệm video chuyển động người so với máy tính nhấp nháy(camouflage) cho kết chưa xác cao KHÓ KHĂN VÀ THUẬN LỢI: - - Khó khăn: + Chưa sử dụng công cụ Open CV trước + Khả lập trình chưa tốt Thuận lợi: + Có hướng dẫn nhiệt tình thầy hướng dẫn giúp đỡ bạn bè + Có nguồn tài liệu phong phú HƯỚNG PHÁT TRIỂN: - Nghiên cứu tối ưu mã code để cải thiện tốc độ chất lượng chương trình Cập nhật giao diện, thân thiện, bắt mắt với người dùng Xây dựng ứng dụng hoàn thiện việc nhận dạng chuyển động video phòng có ánh sáng thay đổi đột ngột Xây dựng ứng dụng dùng chống trộm nhà GDHD: Ths Phạm Nguyên Hoàng SVTH: Trần Phương Bình Nhận dạng chuyển động video phương pháp Eigenbackground TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Giáo trình slide giảng thầy Phạm Nguyên Khang [2] [Oliver 2000] - N Oliver, B Rosario, A Pentland, "A Bayesian Computer Vision System for Modeling Human Interactions", PAMI Special Issue on Visual Surveillance and Monitoring, PAMI 2000, August 2000 [3] https://github.com/dparks1134/Background-Subtraction-Library [4] https://github.com/JaimeIvanCervantes/Tracking [5] Webside thư viện Qt creator: http://qt-project.org [6] Webside thư viện Open CV: http://opencv.org GDHD: Ths Phạm Nguyên Hoàng SVTH: Trần Phương Bình [...]... dụng nhận dạng chuyển động trong video là vô cùng thiết thực Được sự hướng dẫn của Thạc Sĩ Phạm Nguyên Hoàng tôi đã tiến hành nghiên cứu đề tài Nhận dạng chuyển động video bằng phương pháp Eigenbackground GDHD: Ths Phạm Nguyên Hoàng SVTH: Trần Phương Bình Nhận dạng chuyển động trong video bằng phương pháp Eigenbackground II LỊCH SỬ GIẢI QUYẾT VẤN ĐỀ Trên thế giới các hệ thống giám sát thông minh bằng. .. “CHỌN VIDEO một cửa sổ hiện ra để chọn video xử lý Hình 14: Chọn video để chương trình xử lý Bước 2: Nhấn chọn bottom “XỬ LÝ” từ giao diện chính để xử lý video cần nhận dạng chuyển động Bước 3: Hiển thị video góc và video kết quả đã được xử lý như hình bên dưới Hình 15: hiển thị kết quả nhận dạng chuyển động GDHD: Ths Phạm Nguyên Hoàng SVTH: Trần Phương Bình Nhận dạng chuyển động trong video bằng phương. .. đặt ra đó là nhận dạng chuyển động từ một video tĩnh được lưu trữu trong máy hoặc một video động được thu trực tiếp từ Wedcam hay Camera Sau đây là giao diện chương trình khi mới khởi động Hình 13: Giao diện chính cuả chương trình GDHD: Ths Phạm Nguyên Hoàng SVTH: Trần Phương Bình Nhận dạng chuyển động trong video bằng phương pháp Eigenbackground II CHỨC NĂNG CHÍNH CỦA CHƯƠNG TRÌNH 1 Xử Lý Video Bước... giá chuyển động và phục hồi ảnh Thị giác máy tính bao gồm nhiều lĩnh vực khá rộng lớn nên ở đây em chỉ tập trung vào lĩnh vực con của thị giác máy tính đó là theo dõi nhận dạng chuyển động trong video Luận văn tập trung nghiên cứu các phương pháp xử lý ảnh, mô hình nhận dạng chuyển động video kỹ thuật số, để tự động giám sát, theo dõi Sử dụng thuật toán Eigenbackground để nhận dạng chuyển động Thực... chốt trong lĩnh vực giám sát tự động đó là bài toán phát hiện tự động đối tượng chuyển động từ video hoặc bất chuyển động ngay trên webcam máy tính GDHD: Ths Phạm Nguyên Hoàng SVTH: Trần Phương Bình Nhận dạng chuyển động trong video bằng phương pháp Eigenbackground CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT I TỔNG QUAN VỀ XỬ LÝ ẢNH 1 Khái quát về xử lý ảnh 1.1 Xử lý ảnh là gì? Con người thu nhận thông tin qua các giác... động( Motion) trong video 1.3 Chuyển động (Motion) Motion là một thuộc tính quan trọng của video Thông tin về chuyển động có thể được sinh ra bằng các kỹ thuật ghép khối hoặc luồng ánh sáng Các đặc trưng chuyển động như mômen của trường chuyển động, biểu đồ chuyển động hoặc các tham số chuyển động toàn cục có thể được trích chọn từ vector chuyển động Các đặc trưng mức cao phản ánh di chuyển camera như... SVTH: Trần Phương Bình Nhận dạng chuyển động trong video bằng phương pháp Eigenbackground II VIDEO VÀ BÀI TOÁN PHÁT HIỆN ĐỐI TƯỢNG CHUYỂN ĐỘNG 1 Video Video là sự tái tạo ảnh tự nhiên theo không gian và thời gian hoặc cả hai, cấu thành từ một tập liên tiếp các khung hình – frame, còn được gọi là ảnh, ghi nhận lại các hình ảnh quan sát được của các sự kiện xảy ra trong một khoảng thời gian Có hai dạng tín... Thực hiện trên dạng video số và camera thu hình trực tiếp Trong khuôn khổ của nghiên cứu này tôi cho chương trình chạy trên 7 video có ngữ cảnh khác nhau và đưa ra kết luận tương ứng GDHD: Ths Phạm Nguyên Hoàng SVTH: Trần Phương Bình Nhận dạng chuyển động trong video bằng phương pháp Eigenbackground IV PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU Đề tài nghiên cứu tổng quan về xử lý ảnh, cấu trúc và các dạng video Tham khảo... điểm ảnh đúng và sai mà chương trình đạt được GDHD: Ths Phạm Nguyên Hoàng SVTH: Trần Phương Bình Nhận dạng chuyển động trong video bằng phương pháp Eigenbackground PHẦN KẾT LUẬN KẾT LUẬN: - Kết quả đạt được: + Nhận dạng đối tượng chuyển động và đứng yên trong video, camera + Giải thuật hiệu quả ngay cả khi vật chuyển động liên tục nơi ánh sáng không thay đổi đột ngột - Kết quả chưa đạt được: + Giải thuật... sự chuyển đổi giữa các lia Hình 10: minh họa về chuyển động giữa các lia Trong hình vẽ trên sự chuyển đổi lia xảy ra giữa khung hình thứ 3 và thứ 4 1.2 Một số thuộc tính đặc trong của video Video có 4 đặc tính chung là: màu (color), kết cấu (texture), hình dáng (shape), chuyển động (motion) Vì đề tài chỉ tập chung nghiên cứu nhận dạng chuyển động trong video nên chit tập chung vào thuộc tính chuyển động( Motion) ... SVTH: Trần Phương Bình Nhận dạng chuyển động video phương pháp Eigenbackground Danh Mục Bảng GDHD: Ths Phạm Nguyên Hoàng SVTH: Trần Phương Bình Nhận dạng chuyển động video phương pháp Eigenbackground. .. sát tự động toán phát tự động đối tượng chuyển động từ video bất chuyển động webcam máy tính GDHD: Ths Phạm Nguyên Hoàng SVTH: Trần Phương Bình Nhận dạng chuyển động video phương pháp Eigenbackground. .. Tài NHẬN DẠNG CHUYỂN ĐỘNG VIDEO BẰNG PHƯƠNG PHÁP EIGENBACKGROUND Người hướng dẫn Ths Phạm Nguyên Hoàng Cần Thơ, 5/2015 Sinh viên thực Trần Phương Bình Mã số: 1117828 Khóa: K37 Nhận dạng chuyển động