Technical gazette, Vol. 24 No. 3, 2017.
Original scientific paper
https://doi.org/10.17559/TV-20151005211208
Praćenje predmeta u video snimkama pomoću modela evolucijskog grupiranja i lokalno linearnih neuro-fuzzy modela
Fatemeh Saadian
; Sama Technical and Vocational Training College, Islamic Azad University, Nour Branch, Nour, Iran
Abstract
U radu se za problem praćenja objekta u video snimkama predlaže nova metoda koja se zasniva na modelima evolucijskog grupiranja i lokalno linearnim neuro-fuzzy modelima (LLNF). Taj pristup koristi grupiranje na prostoru karakteristike u boji kako bi se dobio model predmeta zadanog u početnom okviru. Za postizanje optimalnog grupiranja, primijenjene su metode evolucijske optimizacije. Na temelju rezultata grupiranja određeni su parametri LLNF modela te se on može rabiti kao identifikator objekta tijekom video prijenosa u realnom vremenu. Za praćenje objekta koristi se roj ponderiranih izvedenih linearnih modela za procjenu lokacije i veličine objekta u sljedećem okviru na temelju njegovog postojećeg i prethodnih stanja. Učinkovitost predložene metode procijenjena je na referentnom nizu podataka i uspoređena s drugim metodama provedenim na istom nizu podataka. Rezultati pokazuju da je po točnosti predložena metoda bolja od prethodnih.
Keywords
evolucijski izračun; grupiranje; lokalno linearni neuro-fuzzy model; optimizacija roja; praćenje predmeta
Hrčak ID:
183041
URI
Publication date:
15.6.2017.
Visits: 1.744 *