Classificazione di oggetti da un video (umani, animali, altri (automobili ecc.))

Question

Ciao, sono nuovo nel campo di elaborazione delle immagini. Il mio progetto è classificare gli oggetti in un'immagine/video. L'input è un'immagine/video dalla telecamera di sorveglianza. Dovrei classificare gli oggetti in tre classi. 1) Umani 2) Animali 3) Altri (auto). Possiamo considerare uno sfondo fisso.

Qualcuno può suggerire algoritmi o documenti provati o codice opensource per questo scopo? googling offcourse è una soluzione ovvia ma sempre un occhio esperto è sempre utile!

Answer 1

Per i vostri scopi, penso che l'opzione migliore sia LatSVM perché gli autori disponibilizza l'implementazione in MATLAB ei modelli di rivelatori già addestrati. I modelli già formati comprende:

• Aereo, barca, autobus, auto, biciclette
• Bottiglia, piatto, divano
• Uccello, Gatto, Cavallo, Pecora, Cane
• ecc

C'è anche un'implementazione in OpenCV se è necessario (lo scopriamo in questo question).

altro rivelatore Implementazioni

• VeryFast Detector
• Partial Least Squares
• FPDW

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Dare un'occhiata alle seguenti sondaggi del Pedestrian Detection:

1. Rilevazione pedoni: una valutazione dello stato dell'arte (2012).
2. Rilevazione di rilevamento pedoni per sistemi avanzati di assistenza alla guida (2010).

Statale d'Arte

• Pedestrian detection a 100 fotogrammi al secondo. Questo lavoro proposto da [Benenson et al., 2012] raggiunge un'elevata velocità di rilevamento con una precisione allo stato dell'arte [webpage].
• Object Detection con Discriminatively addestrati modelle parte basata alias LatSVM ottenuto buoni risultati sul PASCAL 2006, 2007 e 2008. Questo lavoro non mostra solo per il rilevamento dei pedoni, ma anche per le auto, gatti, cavalli, divani ecc. Dovresti davvero dare un'occhiata a questo [webpage]
• Rilevazione umana utilizzando l'analisi dei minimi quadrati parziali. [Schwartz et al., 2009] ha proposto l'uso dell'analisi di minimi quadrati parziali che consente di gestire le funzionalità di spazio ad alta dimensione.

opere classiche

I seguenti lavori sono contributi importanti e sono riferimenti in ogni opera di rilevamento dei pedoni. Le funzionalità HOG, Integral Image e Cascade of Rejection vengono utilizzate da diversi lavori, tra cui quello di [Benenson et al., 2012].

• istogramma di gradienti orientati per rilevamento umana
• veloce rilevamento umano utilizzando una cascata di istogramma di gradienti orientati