Makine görüşü çalışması notları: yaya algılamanın yanlış tanıma oranı nasıl azaltılır
Makine vizyonu çalışma notları (3) - yaya algılamanın yanlış tanıma oranı nasıl azaltılır
Mevcut yaya algılama algoritmalarının çoğu, bütünü tanımak için HOG özelliklerini kullanır, ancak bu aynı zamanda daha yüksek bir tanıma oranı sağlayabilir, ancak yanlış tanıma oranı da nispeten büyüktür, bu nedenle tanımayı optimize etmek gerekir.
Çok sayıda numunenin analizi sonucunda insan vücudunun duruşunun uzuvlar dışında kabaca sabitlendiği görülmüştür.İnsan vücudunun şematik diyagramı Şekil 1'de gösterilmiştir.
Şekil 1: İnsan vücudunun şematik diyagramı
Tanıma ve algılama algoritmalarını optimize ederek bunu başarabiliriz. İlk olarak, bacak tanıma kullanılabilir ve daha sonra başa omuz, bacağın karşılık gelen üst bölgesinde tanınabilir, böylece yanlış tanıma oranı azaltılabilir.
Bacakların duruşu yürüme nedeniyle değişecektir, bu nedenle daha sezgisel özelliklerle tanımlanması zordur.Şekil 2'de gösterildiği gibi bacakları tanımlamak için HOG + SVM'yi kullanabilirsiniz.
Şekil 2: Bacak tanıma
Omuzdan başa kenar konturu, Şekil 3'te gösterildiği gibi şekline benzer.
Şekil 3: Omuzdan başa kontur şekli
Bundan, şekil özelliğinin genellikle sabit olduğunu ve konturun Hu değişmez momentinin, tanıyıcıyı eğitmek için ana özellik olarak kullanılabileceğini bilebiliriz. Şekil 4'te gösterildiği gibi tanımlama mevcuttur.
Şekil 4: Omuz-baş tanıma
Buradan, Şekil 5'te gösterildiği gibi son yaya tespitini elde edebilirim.
Şekil 5: Yaya algılama
Topladığım eğitim kütüphanesinde, OPenCV'nin kendi yaya algılama algoritması ile karşılaştırıldığında, yanlış tanıma oranı bu algoritma kullanılarak önemli ölçüde azaltıldı.
Daha ilgili bilgisayar görüşü için zixingai-027'yi takip edin
