Object tracking using generalized gradient vector flow
Other Title(s)
تعقب الجسم باستخدام تدفق متجه الميل المعمم
Author
Source
Engineering and Technology Journal
Issue
Vol. 29, Issue 7 (31 Dec. 2011), pp.1408-1424, 17 p.
Publisher
Publication Date
2011-12-31
Country of Publication
Iraq
No. of Pages
17
Main Subjects
Engineering & Technology Sciences (Multidisciplinary)
Abstract AR
إن الهدف من تعقب الجسم (Object tracker) هو توليد مسار الجسم المطلوب بمرور الوقت عن طريق تحديد موقعه في كل شريحة (frame) من الفيديو.
في هذا البحث، تم تنفيذ تعقيب الجسم في الفيديو بأستخدام خوارزمية المنحنيات النشيطة العاملة وفقا لتدفق متجه الميل المعمم (GGVF).
المنحنيات النشيطة العاملة وفقا لتدفق متجه الميل المعمم، أو تسمى الأفاعي، هي منحنيات ديناميكية أو حركية تتحرك ضمن مجال الصورة بهدف تحديد أو التقاط خصائص الصورة ذات الأهمية.
في الغالب هذه المنحنيات غير حساسة لشروط الحالة الإبتدائية للمنحى و تستقر على حدود المثلى للجسم.
فعند إعطاء أو تسليط المنحنى الإبتدائي قرب حدود الجسم المطلوب في الشريحة الأولى من الفيديو فإن المنحنيات النشيطة العاملة وفقا لتدفق متجه الميل المعمم (GGVF) سوف تستقر على حدود الجسم المطلوب بشكل تكراري، و بالتالي، و لباقي شرائح الفيديو فإن المنحنى الناتج (النهائي) في الشريحة الحالية يمكن أن يستخدم كمنحى إبتدائي للشريحة التالية.
لذلك خوارزمية تعقب الجسم تتألف من خطوتين.
في الخطوة الأولى من الفيديو.
المنحى الناتج في الخطوة الأولى يستخدم كمنحنى ابتدائي لتعقب نفس الجسم في الشريحة القادمة في الخطوة الثانية، و هكذا لبقية الشرائح.
لغرض تقييم أداء الخوارزمية، فأنه تم تطبيقها على الشرائح لفيديوات مختلفة.
النتائج التجريبية متوفرة في البحث.
Abstract EN
The aim of an object tracker is to generate the trajectory of an object over time by locating its position in every frame of the video.
In this research, we present an object contour tracking approach using Generalized Gradient Vector Flow (GGVF).
GGVF active contour, or snake, is a dynamic curve that moves within an image domain to capture desired image features.
Mostly, GGVF is not sensitive to initial conditions and converges to the optimal contour.
Given an initial contour near the object in the first video frame, GGVF can iteratively converge to an optimal object boundary.
In each video frame thereafter, the resulting contour in the previous video frame is taken as initialization so the algorithm consists of two steps.
In the first step, the initial contour is applied to the desired object in first video frame.
The resulting contour is taken as initialization of the second step, which applies GGVF to current video frame.
To evaluate the tracking performance, we applied the algorithm to several real world video sequences.
Experimental results are provided.
American Psychological Association (APA)
Ulwan, Israa A.. 2011. Object tracking using generalized gradient vector flow. Engineering and Technology Journal،Vol. 29, no. 7, pp.1408-1424.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-289798
Modern Language Association (MLA)
Ulwan, Israa A.. Object tracking using generalized gradient vector flow. Engineering and Technology Journal Vol. 29, no. 7 (2011), pp.1408-1424.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-289798
American Medical Association (AMA)
Ulwan, Israa A.. Object tracking using generalized gradient vector flow. Engineering and Technology Journal. 2011. Vol. 29, no. 7, pp.1408-1424.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-289798
Data Type
Journal Articles
Language
English
Notes
Includes appendices : p. 1415-1424
Record ID
BIM-289798
