Методы обнаружения и отслеживания объектов в режиме реального времени без нейронной сети. - PullRequest
0 голосов
/ 20 марта 2019

Для дипломной работы бакалавра мне нужно посчитать людей, использующих видеокамеру, и это как можно более правильно.Для этой проблемы я использую Python вместе с OpenCV.Я знаю, что нейронные сети, такие как CNN, являются лучшим решением, чтобы попытаться сделать это.Теперь проблема заключается в том, что для моей диссертации я не должен использовать нейронные сети.

Я довольно часто исследую эту тему, но я продолжаю находить объекты обнаружения и отслеживания с помощью моделей нейронных сетей на Tensorflow и Keras (ЙолоМобилнет).Единственные методы «старой школы», которые я нашел, это: вычитание фона со средней шириной и ростом человека и метод с использованием HOG с SVM.Есть ли другие алгоритмы, которые я могу использовать?(например, кнн или случайный лес вместо SVM)

Еще один вопрос, который у меня все еще есть, и я не могу найти реальный ответ, заключается в том, как использовать это в видео вместо изображения.Вы разделяете видео кадр за кадром и затем обнаруживаете человека?Или есть другой подход к этому, которого я еще не нашел?Я чувствую, что распознавание и обнаружение объектов для каждого кадра будет довольно интенсивным для машины, на которой он работает.

Можно ли будет также обнаружить несколько людей в одном кадре?

Я действительно надеюсь, что кто-то может помочь мне с этим вопросом, так как я застрял в этой части моей диссертации довольно долговремя сейчас.Я хочу добиться прогресса снова!Большое спасибо заранее!

1 Ответ

1 голос
/ 20 марта 2019
  1. Первый метод - каскад HAAR в качестве признаков + AdaBoost в качестве классификатора. Быстрее, но хуже - LBP вместо HAAR.

  2. HOG + линейный SVM. И еще: CoHOG, DPM, ...

  3. ICF (встроенные функции канала) + лес.

Это все самое важное.

Редактировать 1 : И вы можете использовать больше функций (цвета, особенности симметрии) и технику сокращения: PCA, PLS и т. Д. Например, линейный SVM очень быстр, но не устойчив к шуму. Некоторые исследователи использовали уменьшение для векторного размера признаков и дали лучшие результаты. Хорошая статья «Обнаружение транспортных средств с использованием частично наименьших квадратов»: https://anikem.github.io/papers/Kembhavi_VehicleDetection_PAMI2011.pdf Но DNN показали гораздо лучшие результаты.

Добро пожаловать на сайт PullRequest, где вы можете задавать вопросы и получать ответы от других членов сообщества.
...