- ĐÀO TÔ HIỆU KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ NGHIÊN CỨU CÁC PHƢƠNG PHÁP TRÍCH CHỌN ĐẶC TRƢNG CHO BÀI TOÁN TÁI ĐỊNH DANH LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT CHUYÊN NGÀNH KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ 2014B Hà Nội – Năm 2017 LUẬN VĂN THẠC SĨ 1 Trang phụ bìa BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI. - ĐÀO TÔ HIỆU NGHIÊN CỨU CÁC PHƢƠNG PHÁP TRÍCH CHỌN ĐẶC TRƢNG CHO BÀI TOÁN TÁI ĐỊNH DANH Chuyên ngành : Kỹ thuật điện tử LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT CHUYÊN NGÀNH KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC : TS. - 20 Bảng 1.2: Tổng hợp kết quả tái định danh khi kết hợp các thuật toán [7. - 22 Bảng 1.3: Hiệu năng các thuật toán trên nhiều cơ sở dữ liệu [7. - 24 Bảng 1.4: Phương pháp trích chọn đặc trưng. - 38 Bảng 3.1: Một số cơ sở dữ liệu thường sử dụng. - 71 LUẬN VĂN THẠC SĨ 6 Danh mục hình vẽ Hình 1.1: Hệ thống nhiều camera giám sát cho tái định danh [1. - 14 Hình 1.2: Thay đổi của một người khi xuất hiện ở những thời gian khác nhau [1. - 16 Hình 1.3: Sơ đồ tổng quát hệ thống tái định danh. - 18 Hình 1.4: Tổng hợp Rank các kết quả tái định danh trên cơ sở dữ liệu VIPeR [7. - 22 Hình 1.5: Kết hợp các phương pháp trên một số cơ sở dữ liệu khác[7. - 23 Hình 1.6: Sơ đồ khối thuật toán hệ thống tái định danh. - 25 Hình 2.1: Ảnh màu và lược đồ màu sắc [31. - 29 Hình 2.2: Ảnh mẫu. - 31 Hình 2.3: Lược đồ màu RGB 256 bước màu. - 31 Hình 2.4: Không gian màu HSV [33. - 32 Hình 2.5: Ảnh mẫu trong không gian màu HSV. - 33 Hình 2.6: Không gian màu LAB [33. - 34 Hình 2.7: Ảnh mẫu trong hệ màu LAB. - 34 Hình 2.8: Sơ đồ tổng quát trích chọn đặc trưng LAB. - 35 Hình 2.9: Bề mặt thay đổi theo giá trị p [56. - 37 Hình 2.10: Minh họa phương pháp nội suy. - 37 Hình 2.11: Ảnh được thành các patch nhỏ. - 38 Hình 2.12: Biểu đồ mô phỏng việc tính toán các DoG ảnh từ các ảnh kề mờ [6. - 41 Hình 2.13: Mỗi điểm ảnh được so sánh với 26 láng giềng của nó [6. - 42 Hình 2.14: Quá trình lựa chọn các điểm hấp dẫn [6. - 43 Hình 2.15: Biểu diễn các vector đặc trưng [6. - 44 Hình 2.16: Đặc trưng SIFT [6. - 44 Hình 2.17: Tổng quan trích chọn đặc trưng HOG [4. - 46 Hình 2.18: Ảnh màu và ảnh xám. - 47 Hình 2.19: Tính hướng và cường độ tại mỗi điểm ảnh. - 48 Hình 2.20: Ảnh minh họa hướng và cường độ so với ảnh gốc. - 48 Hình 2.21: Chia khối trích chọn đặc trưng HOG [4. - 49 Hình 2.22: Chất lượng đặc trưng phụ thuộc vào kích thước Cells và Blocks [4. - 49 Hình 2.23: Rời rạc hóa hướng và cường độ vào Bins (p = 9)[4. - 50 Hình 2.24: Đặc trưng HOG trên toàn ảnh. - 51 Hình 2.25: Ví dụ về LBP và độ tương phản cục bộ C [44. - 52 Hình 2.26: Các hàng xóm trên đường tròn đối xứng với các thiết lập khác nhau. - 53 Hình 2.27: Ví dụ tính LBP cho ảnh xám. - 55 Hình 2.28: Các cặp hình ảnh trên cơ sở dữ liệu VIPeR. - 57 Hình 2.29a: Mô hình LBP và mô hình LTP [48. - 57 Hình 2.29b: Mô hình SILTP [48. - 58 Hình 2.30: So sánh LBP, LTP, SILTP trên khung hình thật [48. - 59 Hình 2.31: Ảnh được chia thành các sọc[3. - 60 LUẬN VĂN THẠC SĨ 7 Hình 2.32: Phương pháp trích chọn đặc trưng LOMO [3. - 60 Hình 3.1: Cơ sở dữ liệu VIPeR. - 64 Hình 3.2: Cơ sở dữ liệu ETHZ. - 65 Hình 3.3: Phần mềm mô phỏng trích chọn đặc trưng. - 68 Hình 3.4: Lưu nhãn đặc trưng màu sắc tương ứng của cơ sở dữ liệu ETHZ1. - 68 Hình 3.5: Lưu kết quả trích chọn đặc trưng tương ứng của cơ sở dữ liệu ETHZ1. - 69 Hình 3.6: Lưu đồ thuật toán quá trình thực nghiệm. - 70 Hình 3.6: Đường cong CMC trên bộ dữ liệu VIPeR. - 72 Hình 3.7: So sánh tổng thời gian trích chọn đặc trên cơ sở dữ liệu VIPeR. - 73 Hình 3.8: Đường cong CMC trên bộ dữ liệu ETHZ1. - 73 Hình 3.9: So sánh thời gian trích chọn đặc trưng trên cơ sở dữ liệu ETHZ. - 12 Chƣơng 1: TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG TÁI ĐỊNH DANH. - Khái quát hệ thống tái định danh. - Đặc trưng đại diện. - Thiết kế hệ thống. - Dữ liệu. - Tổng quan hệ thống. - Trích xuất đặc trưng. - Tác động của các cơ sở dữ liệu với bài toán tái định danh. - Đề xuất hệ thống. - Sơ đồ hệ thống. - Lựa chọn đặc trưng. - 27 Chƣơng 2: PHƢƠNG PHÁP TRÍCH CHỌN ĐẶC TRƢNG ẢNH. - 30 LUẬN VĂN THẠC SĨ 9 2.1.1.2. - Trích chọn đặc trưng màu LAB. - Chia khối trích chọn đặc trưng. - Trích chọn đặc trưng HOG trên từng khối. - Chuẩn hóa đặc trưng HOG trên toàn ảnh. - Vector đặc trưng LBP. - Trích xuất đặc trưng LOMO. - Đặc trưng màu HSV. - Đặc trưng SILTP. - Đặc trưng LOMO. - Cơ sở đánh giá. - Cơ sở dữ liệu. - Chuẩn hóa dữ liệu. - Trích chọn đặc trưng. - Em xin chân thành cảm ơn ! Tác giả luận văn Đào Tô Hiệu LUẬN VĂN THẠC SĨ 12 MỞ ĐẦU Tái định danh người (Person re-identification) là một nhiệm vụ cơ bản trong lĩnh vực giám sát tự động và được quan tâm nhiều hơn trong những năm qua. - Re-ID gắn nhãn (labeling) đối tượng trên nhiều camera hoặc trên cùng một camera để tái định danh đối tượng khi xảy ra gián đoạn hoặc mất dấu vết. - Bài toán tái định danh bằng hệ thống máy tính được đưa ra nhằm giải quyết vấn đề nêu trên. - Tái định danh là bài toán so khớp hình ảnh các nhân vật được thu từ hai hay nhiều camera khác nhau. - Một hệ thống tái định danh gồm có hai thành phần là trích xuất đặc trưng và so sánh độ tương đồng. - Đối tượng nghiên cứu của luận văn là ảnh thu được từ hệ thống có hai hay nhiều camera giám sát. - Luận văn được thực hiện với mục đích: LUẬN VĂN THẠC SĨ 13 Nghiên cứu thuật toán tái định danh nhằm tìm kiếm và so sánh các đặc trưng nổi bật nhằm ước lượng độ tương đồng giữa các đối tượng cần truy vấn. - Đánh giá các thuật toán trích chọn đặc trưng ứng dụng trong bài toán tái định danh. - Nội dung nghiên cứu gồm 03 chương và 02 phần chính: Phần “Lý thuyết về hệ thống tái định danh (Person re-identification)” gồm 01 chương: Chƣơng 1: Chương này trình bày tổng quát về hệ thống tái định danh (Person re-identification) và tình hình nghiên cứu trên thế giới Phần “Nghiên cứu và đánh giá các phương pháp trích chọn đặc trưng ảnh áp dụng cho bài toán tái định danh” gồm 02 chương: Chƣơng 2: Chương này trình bày một số phương pháp trích chọn đặc trưng ảnh thường sử dụng cho bài toán tái định danh. - Chƣơng 3: Thực nghiệm và đánh giá hiệu quả những phương pháp trích chọn đặc trưng đã trình bày trong trong chương 2. - LUẬN VĂN THẠC SĨ 14 Chƣơng 1: TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG TÁI ĐỊNH DANH 1.1. - Hình 1.1 biểu diễn khu vực giám sát với bởi hệ thống camera không chồng lấp. - Hình 1.1: Hệ thống nhiều camera giám sát cho tái định danh [1] Re-ID là một ứng dụng quan trọng trong lĩnh vực giám sát tự động và an ninh. - Việc ra đời nhiều cơ sở dữ liệu và các thuật toán tái định danh đã thúc đẩy những tiến bộ nhanh chóng trong lĩnh vực Person re- trong vài năm qua. - Phương pháp thí nghiệm kết hợp những tiến bộ mới nhất trong trích xuất đặc trưng (Feature Extraction) và học khoảng cách (Metric Learning) trên từng cơ sở dữ liệu có thể giải quyết những vấn đề trên. - Khái quát hệ thống tái định danh 1.2.1. - Khó khăn và thách thức Tự động thực hiện tái định danh thực sự là một nhiệm vụ rất khó khăn. - Tái định danh người là một bài toán khó khăn mà khó khăn với Re-ID, xuất phát từ thay đổi ngoại hình của một người khi xuất hiện ở một camera khác. - Hình 1.2 biểu diễn sự thay đổi hình dáng bên ngoài của một người trên những camera khác nhau ở cùng một ngày và ở những ngày khác nhau.
Xem thử không khả dụng, vui lòng xem tại trang nguồn hoặc xem
Tóm tắt