Sau khi ph át hi ện đ ối t ƣ ợng c ần theo dõi đối tƣợng. Theo dõi liên quan đến việc so sánh đối tƣợng tiền cảnh đƣợc phát hiện giữa các khung hình liên tiếp sử dụng đặc điểm khác nhau của đối tƣợng nhƣ chuyển động, tốc độ, màu sắc, kết cấu. Theo dõi đối tƣợng là quá trình để theo dõi các đối tƣợng theo thời gian bằng cách định vị vị trí trong từng khung hình của video trong hệ thống giám sát. Các đối tƣợng có thể che lấp nhau trong một thời điểm [9]. Trong phƣơng pháp theo dõi, các đối tƣợng đƣợc biểu diễn bằng cách sử dụng hình dạng hoặc cách xuất hiện [7]. Các mô hình đƣợc lựa chọn để biểu diễn dạng chuyển động. Ví dụ một đối tƣợng đƣợc biểu diễn nhƣ là một điểm. Trong trƣờng hợp biểu diễn hình dạng hình học nhƣ một hình elip đƣợc sử dụng cho đối tƣợng, các mô hình chuyển động tham số nhƣ affine hoặc biến đổi xạ thích hợp hơn[15]. Các biểu diễn này có thể xác định gần đúng
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn/
một đối tƣợng có dạng có thể thay đổi, hình bóng hoặc đƣờng viền là biểu diễn phù hợp nhất . Cả hai mô hình tham số và không tham số có thể đƣợc dùng để xác định chuyển động của chúng.
Theo vết đối tƣợng là quá trình chính xác hóa đối tƣợng trong các khung hình liên tiếp để từ đó đƣa ra các thông tin về chuyển động của đối tƣợng nhƣ đƣờng đi, tốc độ và huớng chuyển động. [4]
Nhƣ đã đề cập ở phần trên, theo vết đối tƣợng là bƣớc cuối cùng của bài toán phát hiện, phân loại, theo vết đối tƣợng trong hệ thống giám sát thông minh. Quá trình này thực chất là quá trình xử lý các vết đối tƣợng đƣợc phát hiện ở các khung hình liên tiếp nhau, từ đó theo dõi các đối tƣợng đó. Quy trình theo vết đối tƣợng đƣợc mô hình hoá bởi hình vẽ sau:
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn/
Hình 2-3 : Tổng quan các khối xử lý trong bài toán theo vết đối tƣợng
Các khối xử lý trong bài toán theo vết đối tƣợng
1.7.1. Xác định đối tượng
Xác định đối tƣợng là module đầu tiên trong bài toán theo vết đối tƣợng chuyển động qua các khung hình video. Module này đóng vai trò xử lý việc xác định chính xác đối tƣợng tƣơng ứng của một đối tƣợng trong các khung hình liên tiếp. Do đó từ vết đối tƣơng đã đƣợc phát hiện ra, cần xác định sự tƣơng ứng của các vết đối tƣợng này trong các khung hình liên tiếp để suy ra đó có phải là vết của cùng một đối tƣợng hay không. Để minh hoạ cho chức năng này module có thể minh hoạ bởi hình sau:
DỰ ĐOÁN CHUYỂN ĐỘNG CỦA ĐỐI TƢỢNG
XỬ LÝ NHẬP NHẰNG
PHÁT HIỆN ĐỐI TƢỢNG RỜI KHỎI CẢNH VÊT ĐỐI TƢỢNG & ĐẶC TRƢNG CỦA ĐỐI TƢỢNG
CHÍNH XÁC HOÁ ĐỐI TƢỢNG TƢƠNG ỨNG
THÔNG TIN ĐƢỜNG ĐI CỦA ĐỐI TƢỢNG
VÊT ĐỐI TƢỢNG & ĐẶC TRƢNG CỦA ĐỐI TƢỢNG
ĐƢỜNG ĐI CỦA ĐỐI TƢỢNG ĐÃ ĐƢỢC DỰ ĐOÁN Đối tƣợng mới & đặc trƣng Đồ thị đối tƣợng phù hợp tƣơng ứng Cập nhật đồ thị đối tƣợng phù hợp tƣơng ứng
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn/
Hình 2-4 : Minh hoạ sự chính xác hoá đối tƣợng
1.7.2. Xử lý nhập nhằng – Occlusion
Tuy với đầu vào là các vết đối tƣợng đã đƣợc phát hiện, vấn đề theo vết đối tƣơng sẽ gặp phải khó khăn khi xảy ra nhập nhằng giữa các vết đối tƣợng này. Một số ví dụ cụ thể:
Khi đối tƣợng A và đối tƣợng B kết hợp với nhau tạo thành một đối tƣợng (hình a)
Hay khi một đối tƣợng tƣợng tách nhau ra thành hai đối tƣợng A và B (hình b).
Cả hai trƣờng hợp này đều làm cho việc theo vết đối tƣợng gặp khó khăn do có sự nhập nhằng giữa các đối tƣợng.
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn/
Ví dụ trên đã bộc lộ một số khó khăn mà hệ thống theo vết đối tƣợng trong các ứng dụng giám sát thông minh gặp phải khi xác định đƣợc chính xác phải theo vết đối tƣợng nào khi có sự nhập nhằng.
Vì vậy việc xử lý nhập nhằng giữa các vết đối tƣợng có vai trò quan trọng trong theo vết đối tƣợng cũng nhƣ trong hệ thống giám sát thông minh.
1.7.3. Theo dõi đối tượng
Hơn thế nữa mục đích của hệ thống giám sát thông minh là dự đoán chuyển động của đối tƣợng đƣợc giám sát dựa vào các trạng thái trƣớc đó và quan sát hiện tại để đƣa ra các thông tin dự đoán tạm thời nhƣ đƣờng đi, vận tốc, góc quay, hƣớng chuyển động. Có thể nói đây là module quan trọng nhất trong bài toán theo vết đối tƣợng.
Một số hình ảnh về các ứng dụng của theo vết đối tƣợng.
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu - ĐHTN http://www.lrc-tnu.edu.vn/
Hình 2-6 :Theo vết đối tƣợng ứng dụng trong hệ thống giám sát
1.7.4 Xác định lại đối tượng
Tiến trình chính xác đ ị nh đối tƣợng (Object matching) là công đoạn đầu tiên trong quá trình theo vết đối tƣợng. Vậy chính xác hoá đối tƣợng là gì Đó là việc xác định chính xác đối tƣợng phù hợp tƣơng ứng của một đối tƣợng giữa các khung hình liên tiếp..
Vấn đề Xác định đối tƣợng có hai cách tiếp cận chính:
Cách tiếp cận dựa vào đặc trƣng: Chuyển động của các đối tƣợng đƣợc biểu diễn bởi một số điểm đặc trƣng: vị trí, màu sắc, tâm của đối tƣợng. Cách tiếp cận dựa vào khoảng cách: Cách tiếp cận khác dựa vào khoảng cách giữa vị trí hiện tại và vị trí đƣợc dự đoán thông qua quá trình dự đoán và quá trình phân đoạn đối tƣợng. Từ đó Xác định đối tƣợng với một đối tƣợng trong các khung hình liên tiếp.
Cách tiếp cận dựa vào khoảng cách thực hiện đơn giản nhƣng lại rất hiệu quả trong vấn đề Xác định đối tƣợng. Do đó chúng tôi áp dụng phƣơng pháp dựa vào khoảng cách để giải quyết module này
1.7.5. Dự đoán chuyển động của đối tượng
Module dự đoán chuyển động của đối tƣợng trong hệ thống giám sát video thông minh có vai trò rất quan trọng. Nhiệm vụ của quá trình này là đƣa ra các thông tin về đối tƣợng đƣợc theo dõi nhƣ đƣờng đi của đối tƣợng, tốc độ hay hƣớng chuyển động của đối tƣợng. Đầu vào của quá trình này là các vị trí và đặc trƣng của đối tƣợng ở những thời điểm trong quá khứ để từ đó đƣa ra vị trí tiếp theo của đối tƣợng.