L4 Tecniche di Background Subtraction. Corso di Visione Artificiale Ing. Luca Mazzei

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1 L4 Tecniche di Background Subtraction Corso di Visione Artificiale Ing. Luca Mazzei

2 AA 2009/2010 Visione Artificiale 2 Background Subtraction Insieme di tecniche per separare in un immagine lo sfondo dagli oggetti interessanti Sfondo, Background: parte statica Foreground: parte di interesse

3 AA 2009/2010 Visione Artificiale 3 Background subtraction input image blob image background image

4 AA 2009/2010 Visione Artificiale 4 Background Subtraction Scenario: camera fissa Foreground = Frame Background Necessario impostare il metodo di estrazione del background e del foreground Operazioni sui pixel

5 AA 2009/2010 Visione Artificiale 5 Problematiche Cambiamenti illuminazione Graduali (ombre sole su strada) Improvvise (nuvole) Cambiamenti da movimento Oscillazioni camera Oggetti nel bg con movimenti (fronde, onde) Cambiamenti nella geometria Oggetti, auto parcheggiate

6 AA 2009/2010 Visione Artificiale 6 Foreground La parte in movimento dell immagine Regione di interesse Bounding bounding box, blob, cluster, ellissi, centroidi baricentri geometici Bounding Box Blob Cluster

7 AA 2009/2010 Visione Artificiale 7 Foreground Blob Ellissoide Input image Bounding Box Baricentro Centro di massa

8 AA 2009/2010 Visione Artificiale 8 Blob extraction Considerare una classe per i blob con oggetti membri: Bounding box rettangolare Ellissoide Centroide Blob con i punti appartenenti

9 AA 2009/2010 Visione Artificiale 9 Metodi base Differenza di frame Media Running Average Istogrammi Selectivity

10 AA 2009/2010 Visione Artificiale 10 Differenza di frame Sfondo stimato è il frame precedente Funziona solo sotto certe condizioni di velocità e frame rate Molto dipendente dalla soglia Th 1 frame frame > i i Th

11 AA 2009/2010 Visione Artificiale 11 Media (Average o Median) Si calcola la media, o la mediana, degli ultimi n frame Richiesta di memoria alta n size( frame) Si può ottimizzare a 2 size( frame) Il calcolo va fatto per ogni pixel del frame

12 AA 2009/2010 Visione Artificiale 12 Running Average Ho una media pesata dei pixel Alpha, learning rate tipicamente 0.05 Poca occupazione di memoria, veloce B = α F + (1 α) i+ 1 i B i

13 AA 2009/2010 Visione Artificiale 13 Istogrammi Calcoli istogrammi del valore rgb di ogni pixel nel tempo Utile per calcolare una soglia Se ho piu picchi non funziona

14 AA 2009/2010 Visione Artificiale 14 Selectivity Utile se ho oggetti in movimento Classifica foreground e background per aggiornamento background formula B i+ 1( x, y) = α F ( x, i y) + (1 α) B B i ( x, ( x, y), sef ( x, i i y), sef ( x, i y) Fg y) Bg

15 AA 2009/2010 Visione Artificiale 15 Limiti dei metodi base Si basano solo sulla storia di un pixel singolo Non utilizzano informazioni spaziali Difficile settare e trovare la soglia

16 AA 2009/2010 Visione Artificiale 16 Metodi avanzati Incrementano le prestazioni dei metodi base Coinvolgono informazioni spaziali Utilizzano considerazioni statistiche

17 AA 2009/2010 Visione Artificiale 17 Metodi avanzati (solo nomi) Running gaussian average Mixture of gaussian Kernel density estimator Mean shift based estimator Eigenbackgrounds

18 AA 2009/2010 Visione Artificiale 18 Assegnamento Realizzare un applicazione in GOLD che mostri i metodi base di background subtraction, con alcune statistiche. Nome applicazione: Matricola_Cognome Le statistiche si possono ottenere con i cronometri ed il profiler

19 AA 2009/2010 Visione Artificiale 19 Assegnamento Input Filmato camera fissa colori ambiente stradale outdoor (Controllo Traffico) Filmato camera fissa zenitale colori indoor (Controllo Accesso Laboratorio) I filmati si trovano nella cartella in cui si dovrà caricare l assegnamento

20 AA 2009/2010 Visione Artificiale 20 Assegnamento Output Immagine di input Immagine background Immagine foreground con blob, bounding box Immagine di output con blob e bounding box Statistiche sui tempi di calcolo (timer nel profiler di GOLD)

21 AA 2009/2010 Visione Artificiale 21 Assegnamento Labeling per blob e differenza dall esercitazione precedente (flood fill) Possibilità di scegliere output, le soglie, eventualmente anche tipologia background da calcolare Scelta del tipo di foreground da visualizzare in output Progettare il codice modularmente Provare ad utilizzare file.ini dell applicazione

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