![]() |
![]() |
![]() |
![]() |
||
![]() |
![]() |
||||
![]() |
|
|
![]() |
![]() Текущие новостиВ четверг, 6 апреля, в 16.20 в ауд.317 (2 корп.) состоится семинар кафедры МО ЭВМ"Решение задачи замены лица в видеопотоке на базе Intel OpenCV". Докладчик: студент 5 курса Гришин Александр Владимирович Для обнаружения лица в видеопотоке использован непрерывно адаптирующийся алгоритм среднего сдвига. На стадии обучения из hue канала модели HSV изображения создается одномерная гистограмма оттенков человеческой кожи. Входное изображение преобразуется в соответствии с этой гистограммой и получаем цветовое вероятностное распределение, для которого определяется центр масс. Границы поиска определяются с учетом принципа временной когерентности кадров. Для распознавания ракурса в работе принят метод распознавания объектов с использованием многомерных гистограмм чувствительных областей, который не требует прямого сравнения изображений. На стадии обучения, в конкретных точках вычисляются лишь локальные характеристики изображений с использованием управляемых фильтров. Далее на основе множества локальных характеристик для каждого ракурса строятся многомерные гистограммы или последовательности, которые позволяют оценить вероятность присутствия конкретного ракурса на сцене путем сравнения с локальными характеристиками. Вероятность оценивается для каждой вершины дерева. Алгоритм двигается всегда в сторону поддерева, корень которого обладает самой большой вероятностью, т.е. имеет больше всего точек совпадения локальных характеристик. В классы системы распознавания инкапсулированы как функциональность, предоставляемая библиотеками OpenCV (cv.lib, cvaux.lib, cxcore.lib, highgui.lib) компании Intel, так и новая функциональность. Разработка пользовательского интерфейса ведется с помощью highgui.lib – библиотеки интерфейса, распространяемой вместе с OpenCV. | ![]() |
Новости28.04.2014
21.04.2014
21.03.2014
12.01.2014
04.10.2013
![]() |
![]() |
![]() |