intTypePromotion=1
zunia.vn Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z zunia.vn zunia.vn
ADSENSE

Đề án tốt nghiệp: Tìm hiểu một số phương pháp phát hiện đối tượng đột nhập

Chia sẻ: Le Thuy Duong | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:56

257
lượt xem
93
download
 
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Có nhiều phương pháp nhằm đảm bảo an ninh sao cho đạt được hiệu quả cao, trong đó có phương pháp áp dụng các hệ thống camera để quan sát sự chuyển động của các đối tượng trong khu vực. Ngày nay với sự tiến bộ vượt bậc của khoa học, ta có thể xây dựng một hệ thống cảnh báo tự động phát hiện đối tượng đột nhập mà không cần con người phải trực tiếp theo dõi camera, điều này giúp cho con người giảm thiểu được thời gian và sức lực đồng thời vẫn cho một...

Chủ đề:
Lưu

Nội dung Text: Đề án tốt nghiệp: Tìm hiểu một số phương pháp phát hiện đối tượng đột nhập

  1. Đề án tốt nghiệp Tìm hiểu một số phương pháp phát hiện đối tượng đột nhập
  2. án t t nghi p Tìm hi u m t s ph ng pháp phát hi n it ng t nh p IC M N Sau th i gian th c t p và nghiên c u t i tr ng HDL H i Phòng em ã hoàn thành vi c tìm hi u tài: Tìm hi u m t s ph ng pháp phát hi n i ng t nh p, trong th i gian làm án t t nghi p em ã nh n c s giúp h t s c nhi t tình c a Th.s Ngô Tr ng Giang và cùng v i s n l c c a n thân nên em ã hoàn thành tài c giao. Em xin chân thành c m n s giúp c a các th y cô khoa công ngh thông tin, th y giáo Th.s Ngô Tr ng Giang và toàn th các b n sinh viên khoa Công ngh thông tin, tr ng i h c D ân l p H i Phòng cùng v i gia ình ã ng h giúp và t o m i u ki n thu n l i cho em trong su t q uá trình h c t p và nghiên c u hoàn thành t t án t t nghi p này. i Phòng, tháng 07 n m 2007 Sinh viên Nguy n Qu nh Nga Nguy n Qu nh Nga – CT701 Trang 1
  3. án t t nghi p Tìm hi u m t s ph ng pháp phát hi n it ng t nh p CL C I C M N ................................................................................................ 1 U ..................................................................................................... 4 CH NG 1: NG QUAN V X LÝ VIDEO ........................................ 5 1.1. Gi i thi u ........................................................................................... 5 1.2. Các hi u ng biên t p video............................................................... 7 1.3. Các thu c tính c tr ng c a video .................................................... 9 1.3.1. Color ............................................................................................. 9 1.3.2. Texture .......................................................................................... 9 1.3.3. Shape........................................................................................... 10 1.3.4. Motion......................................................................................... 10 1.4. Phân n video .............................................................................. 10 1.5. thu t tr nh............................................................................... 13 1.5.1. a vào so sánh m nh ........................................................... 14 1.5.2. a vào kh i ............................................................................... 16 1.5.3. a vào so sánh bi u .............................................................. 18 1.5.4. a vào ph ng pháp th ng kê ................................................... 23 CH NG 2: M T S PH NG PHÁP PHÁT HI N CHUY N NG 25 2.1. ng quan ph ng pháp tr n n ...................................................... 25 2.1.1. Gi i thi u .................................................................................... 25 2.1.2. Gi i thu t tr n n......................................................................... 26 2.1.2.1. Ti n x lí........................................................................... 27 2.1.2.2. Mô hình hóa n n ................................................................ 27 2.1.2.3. Phát hi n it ng............................................................ 32 2.1.2.4. p lí hoá d li u .............................................................. 33 2.2. Tr n n s d ng thông tin màu và gradiant...................................... 35 2.2.1. Gi i thi u .................................................................................... 35 2.2.2. Mô hình hóa n n .......................................................................... 35 2.2.3. Tr n n ........................................................................................ 36 Nguy n Qu nh Nga – CT701 Trang 2
  4. án t t nghi p Tìm hi u m t s ph ng pháp phát hi n it ng t nh p 2.2.3.1. Tr n n d a vào màu......................................................... 37 2.2.3.2. Tr n n d a vào biên......................................................... 38 2.2.3.3. t h p các k t q u tr màu và tr biên ............................ 39 2.2.4. Nh n xét ...................................................................................... 40 2.3. Phát hi n it ng chuy n ng d a vào k t c u ........................... 40 2.3.1. Gi i thi u .................................................................................... 40 2.3.2. Toán t m u nh phân c c b ....................................................... 41 2.3.3. Ph ng pháp phát hi n it ng chuy n ng ........................... 42 2.4. Phát hi n it ng chuy n ng d a vào s bi n thiên c c b ca véct k t c u SP .............................................................................. 45 2.4.1. Gi i thi u .................................................................................... 45 2.4.2. Bi u di n video v i vect k t c u SP........................................... 47 2.4.3. Phát hi n it ng chuy n ng d a trên bi n thiên c c b ....... 48 CH NG 3: TH NGHI M PHÁT HI N IT NG T NH P .... 50 3.1. Mô t bài toán.................................................................................. 50 3.2. Môi tr ng test ................................................................................ 50 3.3. t s giao di n .............................................................................. 50 3.4. ánh giá .......................................................................................... 52 T LU N ................................................................................................. 54 TÀI LI U THAM KH O ............................................................................ 55 Nguy n Qu nh Nga – CT701 Trang 3
  5. án t t nghi p Tìm hi u m t s ph ng pháp phát hi n it ng t nh p U Ngày nay, s phát tri n c a công ngh thông tin ã xâm nh p vào u h t các m t c a i s ng xã h i v i nh ng ng d ng r ng rãi h tr cho con ng i trên nhi u l nh v c, trong ó có l nh v c an toàn an ninh, ch ng xâm nh p .Vi c m b o an ninh là m t v n quan tr ng và c n thi t (Vd : Trong các nút giao thông quan tr ng, trong các siêu th , trong các ngân hàng hay b o tàng là nh ng n i mà v n an ninh c t lên hàng u ). Có nhi u p h ng pháp nh m m b o an ninh sao cho t c hi u q u cao, trong ó có ph ng pháp áp d ng các h th ng camera quan sát s chuy n ng c a các it ng trong khu v c. Ngày nay v i s ti n b v t c c a khoa h c, ta có th xây d ng m t h th ng c nh báo t ng phát hi n it ng t nh p mà không c n con ng i ph i tr c ti p theo dõi camera, u này giúp cho con ng i gi m thi u c th i gian và s c l c ng th i v n cho m t k t qu chính xác. i bài toán phát hi n it ng t nh p có 2 h ng ti p c n gi i quy t ó là: d a vào ph n c ng và d a vào các k thu t x lý nh. Trong án t t nghi p này em xin trình bày m t s ph ng pháp phát hi n it ng chuy n ng trong n video d a vào các k thu t x lí nh. C u trúc c a bài khóa lu n g m p h n m u, ph n k t lu n, ph n ph l c và 3 ch ng v i n i dung: Ch ng 1: Trình bày t ng quan v video và các k thu t tr nh . Ch ng 2: M t s ph ng pháp phát hi n chuy n ng trong video. Ch ng 3: Ch ng trình ng d ng phát hi n it ng t nh p. Nguy n Qu nh Nga – CT701 Trang 4
  6. án t t nghi p Tìm hi u m t s ph ng pháp phát hi n it ng t nh p CH NG 1: NG QUAN V X LÝ VIDEO 1.1. Gi i thi u li u video s ngày càng c s d ng r ng rãi. li u video s b ao m hình nh và âm thanh video c l u tr trong máy tính d i d ng s . Tr c tiên ta tìm hi u video s là gì? Video s hay Video là t p h p các khung hình c t liên ti p nhau, m i khung hình là m t nh s . video Scene 1 Scene 2 Scene n Shot 1 Shot 2 Shot n Frame 1 Frame 2 Frame n Hình 1.1: u trúc phân n c a video Frame (khung ) : Video c t o nên b i chu i các nh t nh. M t chu i các khung t nh t c nh nhau t o nên các c nh phim chuy n ng. M t khung n là m t nh t nh Khung hình i khung hình i+1 Hình 1.2: Các khung hình Nguy n Qu nh Nga – CT701 Trang 5
  7. án t t nghi p Tìm hi u m t s ph ng pháp phát hi n it ng t nh p n video có th t o c m giác chuy n ng, các khung hình ph i c quay v i t c phù h p. M t ng i ch có th nh n c 24 hình/giây, u nh l n l t 24 hình ho c nhi u h n 24 hình c phát trong m t giây thì t s không nh n ra c s r i r c gi a nh ng khung hình, mà ch th y nh ng c nh liên t c. Có nhi u h video và m i h có t c quay khác nhau nh : NTSC 30 hình/giây, PAL 24 hình/giây, SECAM 29.99 hình/giây. Khung hình là n v c b n nh t c a d li u video. Theo chu n c a h N TSC thì m t giây có 30 khung hình, v y m t phút có 1800 khung hình, m t gi có 60x1800 = 108000 khung hình. Có th th y r ng s l ng khung hình cho m t n video th ng là r t l n, c n ph i có m t n v c p cao h n cho video s . Shot (lia): là n v c s c a video. M t lia là m t n v v t lý c a dòng video, g m các chu i m t hay nhi u khung hình liên ti p, không th chia nh h n, ng v i m t thao tác camera n. Nh ng khung hình này liên ti p theo th i gian mô t m t hành ng liên c, và c gi i h n b i 2 chuy n c nh. Shot i Shot i+1 Shot i+2 Biên shot Biên shot Chuy n c nh Hình 1.3: nc s Nguy n Qu nh Nga – CT701 Trang 6
  8. án t t nghi p Tìm hi u m t s ph ng pháp phát hi n it ng t nh p t n video có th có nhi u n c s , mà c ng có th ch là m t n c s . Nh ng nc s i di n cho toàn b n video, và truy xu t n chúng c ng coi nh là truy xu t n chính n video. T ch c nh ng n video mc n c s là thích h p nh t cho vi c duy t và truy tìm thông tin d a vào n i dung. Scene (c nh ) : là các n v logic c a dòng video, m t c nh g m m t hay nhi u shot liên quan n nhau v không gian và li n k v th i gian, cùng mô t m t n i dung ng ngh a ho c m t tình ti t. Ngoài ra có th bi u di n c u trúc video d a trên it ng: video Shot 1 Shot 2 Shot n object 1 object 2 object n Region 1 Region 2 Region n Color, texture, shap Feature Motion, trajectotry Spatial,temporal, stuctures Hình 1.4: Bi u di n video d a trên it ng 1.2. Các hi u ng biên t p video các hi u ng video có th là r t l n. Các ch ng trình biên t p video i ti ng nh Adobe Premiere hay Ulead MediaStudio có t i hàng tr m lo i Nguy n Qu nh Nga – CT701 Trang 7
  9. án t t nghi p Tìm hi u m t s ph ng pháp phát hi n it ng t nh p biên t p c tham s hóa. Tuy nhiên trên th c t , h n 99% các biên t p ó u n m trong ba lo i: c t c ng, fade và ch ng m ; ngoài ra còn có wipe. Ø t c ng: là s bi n i t ng t t c nh này sang c nh khác, nó x y ra gi a hai khung hình. Ø Fade: là s bi n i d n d n gi a m t c nh và m t nh (fade out) ho c là s bi n i d n gi a m t nh và m t c nh phim (fade in). Ø Ch ng m : là s bi n i d n d n t c nh c sang c nh m i trong ó nh c c fade out và c nh m i c fade in. Ø Wipe: là hi n t ng c nh ch y theo m t ng trên màn hình, trong khi ó c nh m i xu t hi n phía sau ng ó. Các hi u ng ó t o nên s bi n i cho các khung hình, t o nên các chuy n c nh. C t c ng t o nên chuy n c nh t ng t; fade, ch ng m và wipe o nên chuy n c nh d n d n. Hình 1.5: t s lo i Wipe c b n Nguy n Qu nh Nga – CT701 Trang 8
  10. án t t nghi p Tìm hi u m t s ph ng pháp phát hi n it ng t nh p 1.3. Các thu c tính c tr ng c a video 1.3.1. Color i m i m t nh u có m t b i u màu bi u di n s phân b màu trong nh, bi u m àu không ph thu c vào vi c quay nh, d ch chuy n nh, chi u nhìn nh mà ph thu c vào vào h màu và các ph ng pháp nh l ng c dùng. (a) (b) (c) (d) Hình 1.6: Bi u màu c a 4 lo i nh c b n (a) nh t i (b) nh sáng (c) nh t ng ph n th p (d) nh t ng ph n cao 1.3.2. Texture ây là m t c tr ng quan tr ng c a b m t, n i x y ra vi c l p l i m u b n. Có hai d ng bi u di n Texture ph bi n: bi u di n d ng ma tr n ng th i và bi u di n Tamura. - Ma tr n ng th i mô t h ng và kho ng cách gi a các m nh, ta có th trích ch n c các th ng kê có ý ngh a. Ng c l i, ng i ta th y r ng entropi và mô-men chênh l ch ngh ch o l i có kh n ng phân bi t t t nh t. Nguy n Qu nh Nga – CT701 Trang 9
  11. án t t nghi p Tìm hi u m t s ph ng pháp phát hi n it ng t nh p - Bi u di n Tamura c thúc y nh các nghiên c u v tâm lí trong vi c thu nh n tr c giác c a con ng i, nó bao g m các thu c tính o tính thô, t ng ph n, h ng, tính tr n, tính cân i và thô ráp. Các c tính này t quan tr ng trong vi c tìm hi u n i dung nh vì nó bi u di n r t tr c quan. 1.3.3. Shape Các c tr ng hình dáng có th c bi u di n s d ng phân tích hình dáng truy n th ng nh mô-men b t bi n, mô t Fourier, mô hình h c t ng quay lui và các thu c tính hình h c. Các c tr ng này có th c phân chia thành c tr ng toàn c c và c tr ng c c b . - c tr ng toàn c c là c tr ng thu c tính thu c t toàn b hình dáng nh (VD: chu vi, tính tròn, h ng tr c chính...). - c tr ng c c b là c tr ng thu c t vi c thao tác v i m t ph n a nh, không ph thu c vào toàn b nh. 1.3.4. Motion Là thu c tính quan tr ng c a video, thông tin v chuy n ng có th c sinh ra b ng các k thu t ghép kh i ho c lu ng ánh sáng. Các c tr ng chuy n ng: mô-men c a tr ng chuy n ng, bi u chuy n ng, các tham s chuy n ng toàn c c có th c trích ch n t vect chuy n ng. Các c tr ng m c cao ph n ánh di chuy n camera nh quét camera (pan), nghiêng (tilt), phóng to (zoom in), thu nh (zoom out) c ng có th c trích ch n. 1.4. Phân n video Là quá trình phân tích và chia lu ng video dài thành các n v nh nh shot, quá trình này s phân tích và phát hi n ranh gi i các shot. Quá trình này ng c coi nh là vi c phát hi n nh ng chuy n c nh gi a các n, xác nh khung hình b t u và khung hình k t thúc c a m t nc s . Nguy n Qu nh Nga – CT701 Trang 10
  12. án t t nghi p Tìm hi u m t s ph ng pháp phát hi n it ng t nh p nc s 1 nc s 2 nc s 3 Biên nc s Biên nc s Chuy n c nh Hình 1.7: Biên nc s Trong nh ng n m g n ây, nh ng nghiên c u v vi c phát hi n t ng n c s ngày càng phát tri n, nh ng ng d ng ngày càng nhi u và càng có nhi u thu t toán c công b gi i quy t v n phân n c s cho nh ng m c ph c t p khác nhau c a d li u th t. Các k thu t p hân n có th c chia thành 3 lo i: phân n d a vào ng ng, phân n d a trên phát hi n c nh, phân n b ng ph ng pháp n vùng. Phân n d a vào ng ng s b i n i m t nh u vào f thành m t nh nh phân u ra g d a trên m t ng ng T cho tr c nh sau: 1 for f (i, j )≥ T g (i, j ) =  (1.1) 0 for f (i, j ) < T i i và j là các t a X và Y, g(i,j) =1 ch ra r ng m nh (i,j) thu c it ng và ng c l i g(i,j)= 0 ch ra r ng m nh thu c v n n. T là giá tr ng ng trong không gian c tr ng. V i m t s ng ng cho tr c ta có th chia m t nh thành các it ng. Ho c m t p h ng pháp phân n khác c ng d a vào ng ng là: rút trích các c tr ng c a m i khung hình trong n video, r i tính toán s khác bi t gi a c tr ng c a các khung hình liên ti p , sau ó so sánh nh ng khác bi t này v i m t ng ng cho tr c. M i khi s khác bi t v t q uá ng ng thì có ngh a là tìm th y cm t nc s .T v n s d ng c Nguy n Qu nh Nga – CT701 Trang 11
  13. án t t nghi p Tìm hi u m t s ph ng pháp phát hi n it ng t nh p tr ng nào c a khung hình, và s d ng nh th nào ã n y sinh ra nhi u ph ng pháp, h ng ti p c n khác nhau. Hình 1.8: Tính khác bi t c tr ng gi a nh ng khung hình liên ti p Hình 1.9: ng sai bi t v c tr ng l c gi a các khung hình liên ti p thu t phân n d a trên phát hi n c nh dùng các m nh tìm biên it ng. C nh là d li u có t n s cao ch s không liên t c c a m àu c trong m t nh. Làm th nào p hân bi t gi a các c nh và nhi u là m t n khó c a các thu t toán tìm c nh. M t s l n các ph ng pháp ã c gi i thi u theo v t các biên it ng ho c n i các mô hình hình d ng mong mu n. Hình 1.10: Các k t qu phát hi n c nh c a m t nh Nguy n Qu nh Nga – CT701 Trang 12
  14. án t t nghi p Tìm hi u m t s ph ng pháp phát hi n it ng t nh p Do vi c phát sinh nhi u t nhiên c a ph ng pháp phát hi n c nh, vi c xây d ng nên các it ng b ng cách tìm ki m biên c a chúng g p nhi u khó kh n. Các ph ng pháp n vùng sinh ra các phân vùng m t cách tr c ti p a trên các chu n ng nh t (vd: màu s c). H ng ti p c n d i-lên gom các m nh vào các vùng n u th a mãn o ng nh t. Trái l i, h ng ti p n trên-xu ng chia nh thành các vùng cho n khi th a mãn các o ng nh t. Các h ng ti p c n t ng h p chia-và-tr n k th a, và phát tri n nh ng u m c a hai ph ng pháp trên. Hình 1.11: t ví d phân n nh b ng ph ng pháp n vùng Các k thu t phân n tiên ti n c phát tri n trong c ba lo i trên nh m cho k t qu phân n t t h n. M t s ví d ã bi t nh các thu t toán watershed dùng các hình thái toán h c n vùng, m ng neural h c các thông tin ng c nh t d li u hu n luy n, và gom nhóm d li u d a trên lý thuy t . 1.5. thu t tr nh Hi u theo ngh a h p, tr hai nh có cùng kích th c là vi c xây d ng nh i t s khác bi t c a hai nh. Theo ngh a r ng h n, tr nh là vi c tính toán chênh l ch gi a hai nh trên m t c tr ng nh nào ó nh c ng , màu s c, texture (k t c u), shape (hình dáng), chuy n ng… Có nhi u k thu t tr nh khác nhau, nh ng có th chia thành 3 lo i: - a vào m nh: So sánh các c p m nh t ng ng trên hai nh. Nguy n Qu nh Nga – CT701 Trang 13
  15. án t t nghi p Tìm hi u m t s ph ng pháp phát hi n it ng t nh p - a vào kh i: Chia nh thành các mi n và so sánh các mi n t ng ng. - a vào bi u : So sánh s phân b c a thu c tính nào ó c a nh. t h p các lo i này v i các thu c tính so sánh c a nh, ta s có nhi u thu t tr nh khác nhau. 1.5.1. a vào so sánh m nh ây là ph ng pháp tính toán s sai khác gi a hai frame b ng vi c tính toán các giá tr , nó mô t m i thay iv c ng m nh trong các nh. Có nhi u ph ng pháp tính s sai khác này, Nagasaka và Tanaka ã a ra m t ph ng pháp tính t ng toàn b nh ng thay i khác nhau v ng m nh gi a hai khung hình nh là chênh l ch khung D(f1, f2). X −1 Y −1 1 ∑∑ D ( f1 , f 2 ) = f1 ( x , y ) − f 2 ( x , y ) X ×Y (1.2) x=0 y=0 Sau khi tính c chênh l ch D, ti n hành so sánh D v i ng ng chuy n c nh T xác nh xem có chuy n c nh hay không. Nh c m c a ph ng pháp này là: - Không th phân bi t c thay i l n cho vùng nh nh và thay i nh cho vùng nh l n. Ví d nh các c t c nh r t d b b sót khi m t ph n nh c a khung hình có s thay i l n ho c nhanh. - Nh y v i nhi u và các di chuy n c a camera. tb c phát tri n h n c Otsuji x u t ó là thay vì tính toán tr c ti p t ng nh ng m khác bi t l n v c ng th c t , ti n hành m các s m nh có thay i l n h n m t ng ng nào ó, so sánh t ng ó v i ng ng khác phát hi n chuy n c nh. Nguy n Qu nh Nga – CT701 Trang 14
  16. án t t nghi p Tìm hi u m t s ph ng pháp phát hi n it ng t nh p f 1 (x , y ) − f 2 (x , y ) > T 1 1 DP (x, y )=  ,N u (1.3) 0 , ng cl i X −1 Y −1 ∑ ∑ DP (x , y ) 1 D ( f1 , f 2 ) = X ×Y (1.4) x = 0 y =0 ut l s m nh thay i D(f1, f2) l n h n ng ng T2 thì ã có chuy n c nh do c t. Tuy các thay i không liên quan trong khung hình ã c lo i b t nh ng ph ng pháp này v n nh y c m v i nh ng di chuy n camera và di chuy n c a it ng khi camera quay h ng theo it ng, r t nhi u m nh thay i dù ch m t s ít m nh d ch chuy n. Hình 1.12: nh h ng c a ch p sáng t nh c m n a c a ph ng pháp phân bi t m nh là tính nh y m nh ng thay iv sáng c a nh, ví d n hình là các ch p sáng ( èn flash). Trên hình 1.12, giá tr xám nh y lên m c cao khi ch p sáng xu t hi n. u này s tr l i bình th ng sau m t s frame do các thay im c a camera. Nh ng v i m t c nh th t, phân b màu s không tr l i m c ban u. Ng i ta dùng t l khác bi t màu qua frame và khác bi t màu long tern phát hi n flash. T l này c nh ngh a: Fr(i) = D(i, i − 1) / D(i + δ , i − 1) (1.5) Nguy n Qu nh Nga – CT701 Trang 15
  17. án t t nghi p Tìm hi u m t s ph ng pháp phát hi n it ng t nh p Trong ó i là frame ang xét, và δ là chi u dài trung bình c a thay i c a camera. N u Fr(i) nh h n m t ng ng cho tr c thì m t ch p sáng c phát hi n t i v trí frame th i và ng c l i. Khi ó ng i ta u ch nh sai khác giá tr m nh b ng cách chia nó cho c ng ca m nh trên khung hình th hai. f1 ( x , y ) − f 2 ( x , y ) X −1 Y −1 1 ∑∑ D ( f1 , f 2 ) = X ×Y (1.6) f 2 ( x, y ) x =0 y = 0 Ph ng pháp tr giá tr m nh c b n là tính toán t các giá tr c ng , nh ng có th m r ng v i các nh màu. Ví d v i nh màu RGB, ta tính ng có tr ng s các sai khác c a ba giá tr Red, Green và Blue c a các m nh. X Y w i f 1 i ( x , y ) − f 2 i (x , y ) (1.7) ∑ D ( f1 , f 2 ) = ∑∑ i∈ R , G , B } { x =0 y =0 1.5.2. a vào kh i Trái ng cvih ng ti p c n s d ng các c tính toàn c c c a c khung hình, h ng ti p c n p hân kh i s d ng các c tính c c b nh m t ng tính c l p v i các di chuy n c a camera và it ng. M i khung hình c chia thành b kh i. Các kh i trên khung hình f1 c so sánh v i kh i ng ng trên khung hình f2. V c b n, chênh l ch gi a hai khung hình c tính nh sau: b D( f1 , f 2 ) = ∑ Ck .DP ( f1 , f 2 , k ) (1.8) k −1 Trong ó C k là h s cho tr c, DP(f1,f2,k) là chênh l ch gi a kh i th k c a hai khung hình f1 và f2. Nguy n Qu nh Nga – CT701 Trang 16
  18. án t t nghi p Tìm hi u m t s ph ng pháp phát hi n it ng t nh p Kasturi so sánh các kh i t ng ng áp d ng công th c: 2  σ 1k + σ 2 k  µ1k − µ 2 k  2  +      2 2 λk =   σ 1 k .σ 2 k (1.9) Trong ó µ 1k , µ 2 k là giá tr c ng trung bình c a kh i th k, và σ 1k ,σ 2 k là chênh l ch t ng ng v i hai kh i ó. λk 〉 T1 1 DP ( f1 , f 2 , k )  uNu ,N = (1.10) 0 , ng N u ng cl i t c t c nh x y ra khi s các kh i thay i l n, ngh a là D(f1,f2) > T2 và Ck =1 cho t t c các kh i. Ph ng pháp này ch m i theo ph c t p c a hàm th ng kê. Ph ng pháp này có m t b t l i là các chuy n shot s b b q ua trong tr ng h p hai kh i r t khác nhau có th có cùng hàm t . Tuy nhiên tr ng h p ó c ng ít x y ra. th ng ti p c n khác v i k thu t tr nh phân kh i do Shahraray a ra. Shahraray ã chia khung hình thành 12 mi n và tìm mi n thích h p nh t cho m i mi n khung hình kia. chênh l ch tính b ng k thu t tr nh a vào m nh c a t ng mi n c s p x p. T ng có tr ng s c a các chênh l ch ã s p x p cho ta k t qu D cu i cùng. Xiong phát tri n ph ng pháp tr nh, g i là so sánh th c, phát hi n chuy n c nh do ng t ch b ng vi c so sánh m t ph n c a nh. Ph ng pháp này ch ra r ng, sai sót m c ph i hoàn toàn có th b qua n u ít h n m t n a các c a s c s (các ô vuông không ch ng nhau, hình 1.13) u c ki m tra. Trong tr ng gi a hai khung hình có s bi n i l n thì kích th c các c a s c ch n ln b t bi n v i các thay i không làm v và Nguy n Qu nh Nga – CT701 Trang 17
  19. án t t nghi p Tìm hi u m t s ph ng pháp phát hi n it ng t nh p nh có th ch a thông tin v không gian nhi u ch ng nào có th . Các c a cs c so sánh và tính chênh l ch m c xám ho c giá tr màu c a các m nh. Khi giá tr chênh l ch l n m t ng ng nào ó thì xem nh mi n ang xét ã thay i. Khi s mi n thay i l n h n m t ng ng khác thì chuy n c nh do ng t ã x y ra. Th c nghi m ã ch ng minh r ng h ng ti p c n này cho t c nhanh h n ph ng pháp so sánh t ng c p m, th m chí c ph ng pháp bi u x ét d i ây. Hình 1.13: Các c a s c s trong thu t toán so sánh th c 1.5.3. a vào so sánh bi u Ph ng pháp o s khác bi t gi a các frame d i d ng giá tr m àu không m nh do chuy n ng c a camera và it ng có th gây ra s khác bi t giá tr m nh quá l n. Có th dùng bi u màu ho c bi u m c xám tính toán s sai khác gi a hai khung hình vì s phân b màu gi a các frame liên t c không b nh h ng nhi u b i chuy n ng c a camera và chuy n ng c a it ng. Bi u màu (m c xám) c a khung hình i là m t vect G chi u Hi = (Hi(1), Hi(2), … , Hi(G)). Trong ó G là s màu (m c xám), Hi(j) là s m nh c a khung hình i có màu (m c xám ) j. a) Bi u toàn c c Ph ng pháp n gi n nh t là tính t ng s sai khác các c t c a bi u . Nguy n Qu nh Nga – CT701 Trang 18
  20. án t t nghi p Tìm hi u m t s ph ng pháp phát hi n it ng t nh p G D ( f1 , f 2 ) = ∑ H1 ( k ) − H 2 ( k ) (1.11) k =0 Trong ó Hn là bi u m c xám c a nh th n, k là giá tr h p lí c a c xám G. Có th s d ng thêm tr ng s n u có m t s màu (m c xám) c xem xét quan tr ng h n v i m c tiêu so sánh. G D ( f1 , f 2 ) = ∑ w( k ) H 1 ( k ) − H 2 ( k ) (1.12) k =0 Trong ó w(k) là tr ng s ng v i giá tr màu (m c xám ) k. Swain và Ballard l i s d ng s giao nhau c a b i u c so sánh: Hình 1.14: So sánh hai bi u Vùng bi u chung nhau, ph n g ch chéo trong hình 1, cho bi t ng t v n i dung hai nh có th c nh ngh a nh sau: G S ( f1, f 2 ) = ∑ min( H1 (k ) − H 2 ( k )) (1.13) k =0 Nguy n Qu nh Nga – CT701 Trang 19
ADSENSE

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

 

Đồng bộ tài khoản
4=>1