Đồ Án Khảo sát bộ dò điểm trọng yếu và đặc trưng phụ thuộc không gian – thời gian

MỞ ĐẦU

1. Sự cần thiết của đề tài
Đặc trưng phụ thuộc không gian thời gian đã cho thấy sự thành công trong nhiều bài toán nhận dạng như: Nhận dạng đối tượng trong cảnh trí, nhận dạng hành động người trong các video giám sát. Nhiều phương pháp nhằm phát hiện và mô tả các đặc trưng phụ thuộc không gian thời gian đã được đề xuất trong nhiều công trình nghiên cứu và đã đạt được nhiều kết quả hứa hẹn khả quan. Tuy nhiên, việc khảo sát các phương pháp một cách tổng quát vẫn chưa được xem xét.
2. Mục tiêu của đề tài
Đề tài này nhằm khảo sát lại một cách khái quát các phương pháp phát hiện và mô tả đặc trưng phụ thuộc không gian thời gian. Qua đó nêu bật được ưu điểm và hạn chế của từng phương pháp.
Trong phạm vi của đề tài, chúng em chỉ khảo sát dựa trên 4 phương pháp phát hiện điểm trọng yếu: Harris 3D, Hessian 3D, Harris – Affine 3D, Hessian – Affine 3D và 4 đặc trưng quanh điểm trọng yếu là: 3D – SIFT, MoSIFT, HOG3D, Trajectories.
3. Ý nghĩa của đề tài
Từ việc khảo sát các phương pháp phát hiện và mô tả đặc trưng phụ thuộc không gian thời gian, sẽ đưa ra một cái nhìn tổng quát nhất về phương pháp phát hiện và mô tả đặc trưng để từ đó lựa chọn phương pháp thích hợp vào từng bài toán nhận dạng cụ thể.


Mục lục

PHẦN 1: MỞ ĐẦU 3
1. Sự cần thiết của đề tài 3
2. Mục tiêu của đề tài 3
3. Ý nghĩa của đề tài 3
PHẦN 2: NỘI DUNG NGHIÊN CỨU 4
1. Điểm trọng yếu và đặc trưng cục bộ không gian thời gian 4
2. Khảo sát bộ dò điểm trọng yếu không gian thời gian 4
2.1. Bộ dò Harris 3D 4
2.2. Bộ dò Hessian 3D 4
2.3. Bộ dò Harris-Affine 3D 4
2.4. Bộ dò Hessian-Affine 3D 4
3. Khảo sát đặc trưng quanh điểm trọng yếu không gian thời gian 4
3.1. Đặc trưng 3D SIFT 4
3.2. Đặc trưng MoSIFT 4
3.3. Đặc trưng HOG3D 4
3.4. Đặc trưng Trajectories 4
4. Mô hình giỏ đặc trưng 5
5. Biểu diễn ảnh thông qua các đặc trưng dựa vào mô hình giỏ đặc trưng 5
PHẦN 3: KẾT LUẬN 6
Tài liệu tham khảo 7