5.5.1 Giới thiệu
Template Matching là một nhóm kỹ thuật nhằm phân loại đối tượng dựa
vào mức độ tương tự giữa những đối tượng xem xét với mẫu (template hay sample) cho trước. Một trong những hướng đi đơn giản nhất của Template Matching, được ứng dụng để giải quyết yêu cầu rất cụ thể như sau: cho trước
lớn hơn mẫu, xác định xem đối tượng mẫu có xuất hiện trong hình hay không, nếu có thì khoanh vùng khu vực tương ứng đó, nếu không thì báo là không tồn
tại đối tượng.
Bài toán này cũng chính là bài toán sử dụng mẫu để nhận dạng các đối tượng trong hìnhđược cho.
Hình 5.8 : Mẫu template
Lưuý rằng phương pháp giới thiệu ở đây chỉ có thể được áp dụng khi đối tượng cần nhận diện có độ sai lệch không quá lớn so với mẫu. Và các mẫu thường được dùng là các hình chỉ định các đối tượng rất đơn giản như số, kí tự
in.
Quá trình matching sẽ được tiến hành bằng cách quét hình mẫu lần lượt từ
trái sang phải, từ trên xuống dưới sao cho tâm của nó di chuyển qua tất cả các vị
trí có thể trong hìnhđược xem xét và tính giá trị của tham số phân loại tại mỗi vị trí đó, tham số này sẽ nói lên mức độ khớp của mẫu với đối tượng xuất hiện tại
vị trí tương ứng đang tính toán trong hình được cho. Đảm bảo rằng hình mẫu
luôn nằm lọt trong hình xem xét. Như vậy quá trình matching được hoàn tất dựa trên cơ sở xem xét với tọa độ từng điểm ảnh một.
Hình 5.9 : Quá trình matching
Vấn đề lớn nhất ở đây là làm sao biết khi nào thìđối tượng trên hình khớp
với mẫu. Việc này dựa vào giá trị mà được gọi là tham số phân loại ở trên. Từ
giá trị tham số phân loại của từng vị trí (pixel) chúng ta sẽ thực hiện so sánh với
quyết định vị trí đó có tồn tại một đối tượng với mức độ tương tự có thể chấp
nhận với mẫu hay không.
Có hai công thức đơn giản để tính tham số phân loại. Thứ nhất là dựa vào khoảng cách Euclidean (Euclidean distance)
Thứ hai là dựa vào độ tương tự (Correlation)
Giá trị của cor nằm giữa -1 và +1, càng lớn thể hiện mức độ tương đồng
với mẫu của vị trí đang tính toán càng cao. Dưới đây là một kết quả thực nghiệm
với K = 0.8
Thực tế phương pháp Template Matching không phải là giải pháp tốt cho
việc giải quyết các vấn đề thực tiễn bởi nó hoàn toàn không thể thu được kết quả trong trường hợp đối tượng là mẫu đã bị co giản tỉ lệ hoặc xoay, đổi chiều.