Pull to refresh

Отслеживание объектов на видео

Algorithms *
Чешский студент из британского университета Суррея Зденек Катал (Zdenek Kalal) в рамках практической части кандидатской диссертации разработал алгоритм Tracking-Learning-Detection (aka Predator) для отслеживания объектов в видеопотоке с самообучением (точность распознавания улучшается с каждым фреймом).

Демо проекта

Исходные коды на github: 1, 2, 3, 4, 5



Программа нормально работает в одном потоке Intel Core 2 Duo 2,4 ГГц, 2 ГБ RAM.

На страничке Зденека на Youtube можно найти и другие видеоролики.

Автор говорит, что собирался опубликовать исходные коды проекта, но когда получил от заинтересованных лиц сотни писем с просьбой это сделать, то передумал. Оказалось, что этот проект гораздо интереснее, чем он предполагал изначально, так что появилась вероятность что-то заработать.

Такие алгоритмы можно использовать в системах слежения (например, для беспилотных аппаратов), компьютерных и игровых интерфейсах (виртуальная мышка), в фото- и видеокамерах и т.д.

Вообще-то, вряд ли эта технология настолько уникальна, как считает автор. Насколько мне известно, нечто похожее делают российские разработчики из Intel R&D в Нижнем Новгороде (на одной из конференций Intel показывали демку их системы).

См. также:
Подробности о прорывном ИИ в Kinect

UPD 05.04.2011 12:23. Статья возымела эффект и российские разработчики тоже зашевелились. Этот алогиртм от Германа Бухарова выглядит не так впечатляюще, зато может работать даже на смартфонах.



UPD2 05.04.2011 18:14. Система компьютерного зрения от компании Rhonda Software (Владивосток). via
Tags:
Hubs:
Total votes 171: ↑160 and ↓11 +149
Views 47K
Comments Comments 79