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Robustes Feature Tracking

Autor	Thomas Münzberg
Verlag	GRIN Verlag
Erscheinungsjahr	2004
Seitenanzahl	26 Seiten
ISBN	9783638248884
Format	PDF/ePUB
Kopierschutz	kein Kopierschutz/DRM
Geräte	PC/MAC/eReader/Tablet
Preis	15,99 EUR

Studienarbeit aus dem Jahr 2004 im Fachbereich Informatik - Angewandte Informatik, Note: 1,5, Technische Universität Ilmenau (Informatik), Veranstaltung: Grafische Datenverarbeitung, Sprache: Deutsch, Abstract: Feature sind man bestimmte Merkmale, die in einem Bild auftauchen k¨ onnen. Das sind sowohl markante Punkte (Abb. 1.1 links), aber auch Kanten von Objekten in Form von Linien (Abb. 1.1 Mitte), Kurven, Kreisen oder Ellipsen (Abb. 1.1 rechts) sein. Auch Farben k¨ onnen Merkmale als Bildinformation darstellen. Unter Feature Tracking versteht man dann das Verfolgen dieser extrahierten Merkmale innerhalb einer Bildfolge. Dabei m¨ ussen die Featureinformationen logisch miteinander verkn¨ upft werden. Aufeinanderfolgende Merkmale, die von Bild zu Bild ¨ ubereinstimmen, bilden den sogenannten Featurestream (Merkmalsstrom). [...] Man kann bei der Verfolgung von Objekten nicht immer von einer idealen Umgebung ausgehen. Oft wechseln die Hintergrundverh¨ altnisse oder das zu verfolgende Objekt ist dem Hintergrund sehr ¨ ahnlich wie das Blatt in Abbildung 1.1. Auch Ver¨ anderungen der Beleuchtung stellen große Anforderungen an den Algorithmus. Es werden auch Merkmale erkannt, die in der realen Welt keine sind. Dazu geh¨ oren insbesondere Schatten- oder Lichteinfall. Wie einfach es ist, dass ein Algorithmus ein falsches Merkmal ausw¨ ahlen kann, ist in Abbildung 1.2 dargestellt. Re?exionen auf gl¨ anzenden Ober?¨ achen liefern ebenso falsche 3D-Merkmale die sich auch in ihrer 3D-Position mit der Kamerabewegung ¨ andern. Daher beschr¨ anken sich einige Algorithmen auf einfache Umgebungsverh¨ altnisse, um eine gewisse Robustheit zu wahren.

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