Video için bölgesel ortak değişim betimleyici tabanlı iyileştirilmiş hedef takibi
Regional covariance descriptor based enhanced target tracking for video
Yazar: ORHAN AKBULUT
Danışman: PROF. DR. SARP ERTÜRK
Kocaeli Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2014
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering ; Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences

Özet:
Video dizilerinde görsel takip; bilgisayar-insan etkileşimi, araç navigasyonu, video indeksleme ve görsel denetim uygulamalarında önemli bir konudur. Hedef nesnelerin görünümlerinde değişikliğe neden olan konum değişimi, aydınlatma değişikliği, örtüşme ve gürültü gibi faktörlerin üstesinden gelmek için birçok görsel takip yaklaşımı önerilmiştir. Takip işleminde hedefi temsil etmek için genellikle renk histogramı veya gradyan temelli histogram gibi tek bir öznitelik betimleyici kullanılmaktadır. Literatürde, hedefi temsil etmek için tek bir öznitelik betimleyici yerine çoklu öznitelik betimleyiciler de tercih edilmiştir. Bu yaklaşımlar, artan hesapsal yük pahasına hedef takip performansını arttırmakta ve hedef takibinde gürbüzlük sağlamaktadır.
Öznitelik vektörleri arasında ilintiye sahip, bununla birlikte uzamsal ve istatiksel özellikleri içeren bölgesel ortak değişinti betimleyiciler, görsel takipte hedef gösterimi için yaygın bir şekilde kullanılmaktadır.
Bu tez kapsamında, bölgesel ortak değişinti betimleyicilerini karşılaştırmak için yeni bir benzemezlik ölçütü önerilmektedir. Önerilen özgün yöntem ile ortak değişinti betimleyici temelli hedef takip yaklaşım performansının arttırılması amaçlanmıştır. Bu yöntemde, standart ortak değişinti temelli hedef takip yaklaşımına göre daha iyi bir hedef takip performansı elde etmek için uzaklık metriğine, öznitelik vektörlerinin birinci dereceden istatistikleri dahil edilmiştir.
Bu tezde, görünüm değişikliği, sahnede benzer nesnelerin olması, örtüşme gibi nispeten karmaşık durumlarda görsel takip performansını arttırmak için yeni bir yaklaşım önerilmektedir. Önerilen özgün yöntem, Gauss ağırlıklandırmasına ve Kalman süzgecine dayanmaktadır. Ayrıca uzaklık ölçütüne bağlı yeni bir örtüşme tespit aşaması, bu yönteme dahil edilmiştir.
Bu tezde ayrıca, düşük hesapsal yüke sahip bölgesel ortak değişinti betimleyici temelli hedef takibi önerilmiştir. Önerilen yöntemin temeli, hedef bölge içinde daha az sayıda piksel seçerek ortak değişinti betimleyicilerin oluşturulmasıdır.

Abstract:
Visual tracking of objects in video sequences is an important topic in computer vision applications, including visual surveillance, video indexing, vehicle navigation, human-computer interaction. Various visual tracking approaches have been proposed to handle changes in appearance of objects caused by pose variation, illumination changes, occlusions and noise etc.. Conventionally, a single feature descriptor such as color histogram or gradient based histogram has been used to represent the target for tracking purposes. Instead of using a single feature descriptor, multi-feature descriptors have also been used for target representation in the literature. These approaches can improve the target tracking performance and achieve robustness at the expense of computational load.
The region covariance desciptor, which includes statistical and spatial features as well as correlation between features, has been widely used for target representation in visual tracking.
In this thesis, a new dissimilarity criterion has been proposed to compare region covariance descriptors. It is aimed that the performance of the covariance descriptor based object tracking approach increases using the proposed original method. In this method, the first-order statistics of the features have been integrated into the distance metric to obtain a better tracking performance with respect to standard covarince tracking.
In this thesis, it has been proposed as a novel approach to increase performance of visual tracking in relatively complex situations such as occlusion, similar objects within the scene, appearance changes etc. The proposed method is based on Gaussian weighting and Kalman Filtering approaches. In addition, a new occlusion detection stage, which depends on the distance metric, is integrated to the proposed method.
In this thesis, region covariance descriptor based target tracking with low computatinal load has also been proposed. The fundamentals of the proposed method is to select fewer pixels within the target region to construct the region covariance descriptor.