Hareketli kamera ile gerçek zamanlı hareketli nesne takibi
Real-time moving object tracking using active camera
Yazar: TÜLİN ŞENTÜRK
Danışman: YRD. DOÇ. DR. M. ELİF KARSLIGİL
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2008
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Nesne izleme = Object tracking

Özet:
ÖZETNesne takibi, askeri robot uygulamalarında; insan yaşamına elverişli olmayan ortamlarda uzaktan kontrollü olarak çalışan uygulamalarda; şüpheli şahısların teşhisi, trafik kontrolü ve düzenlenmesi, insansız gözetim, insansız araç navigasyonu gibi uygulamalarda önemli çalışma alanlarından biridir.Bu tez çalışmasında, dinamik ortamlarda hareketli kamera ile hedef takibi yapan gerçek zamanlı bir sistem tasarımı gerçekleştirilmiştir. Hareketli görüntü alımı, hareketli bir platform üzerinde bulunan doksan derece görme açısına sahip, renkli bir video kamera ile yapılmaktadır. Sistem; görüntü alımı, hedef nesnenin tanınması ve hedef nesnenin takibi ana modüllerinden oluşmaktadır.Takip edilmesi istenen hareketli nesne, görüntü bilgisi önceden sisteme tanıtılmış herhangi bir nesne olabilmektedir. Takip edilecek nesnenin yeri, renk dağılımı bilgisi özellik olarak kullanılarak CamShift (Continuously Adaptive Mean-Shift - Sürekli Uyarlamalı Ortalama Değer Kayması) algoritması ile bulunmaktadır. Takip edilmesi istenen hareketli nesne bulunana kadar platform hareket etmeden ortam gözlenmektedir. Hedef nesne kameranın görüş açısına girdiğinde nesnenin görüntü üzerindeki yeri bulunmakta ve nesne takibi işlemi başlamaktadır.Gerçek zamanlı hareketli nesne takibi CamShift yöntemi kullanılarak yapılmıştır. Takip edilmesi hedeflenen nesnenin bir önceki görüntüdeki yerinden ve nesnenin renk olasılık yoğunluk dağılımından yararlanılarak hedef nesnenin o anki görüntüdeki yeri bulunmaktadır. Bu amaçla her bir görüntü üzerinde, nesnenin bir önceki görüntüde bulunduğu yere göre bir arama alanı belirlenmekte ve bu arama alanındaki piksellerin renklerinin olasılığından ve yer bilgisinden yararlanılarak moment bilgileri hesaplanmaktadır. Bu moment bilgileri kullanılarak hedef nesnenin renk dağılımının yoğun olduğu bölge itaretif olarak bulunmaktadır. Bu bölgenin merkezi hedef nesnenin merkezi olarak kabul edilmektedir. Yine moment bilgisinden yararlanılarak hedef nesnenin görüntüde kapladığı alan bulunmakta ve nesnenin bir sonraki görüntüde aranacağı alanın büyüklüğü güncellenmektedir. Bu sayede takip edilen nesnenin kameraya yaklaşmasına veya uzaklaşmasına bağlı olarak boyutunun değişmesine rağmen nesne başarıyla takip edilebilmektedir.Anahtar kelimeler: Nesne takibi, Nesne bulma, CamShift, Mean-Shift, Bhattacharyya uzaklığı

Abstract:
ABSTRACTObject tracking applications are among the most important research areas of especially military applications, fire-fighting, police and civil defense, remote controlled operational robotic applications working in environments not suitable for human life and systems like determining suspicious people, traffic control and regulation, surveillance without human, vehicle navigation without human and warehouse management.In this project, a real-time system is performed that tracks a moving object using an active camera in dynamic environments. Images are taken from a mobile and colored camera with 90 degrees field of view which has been put on a mobile platform. System contains three main modules: image capturing, target object detection and moving target object tracking.In the system, the target object can be any object which has been represented to the system with its image. The location of the target object is found by CamShift (Continuously Adaptive Mean-Shift) algorithm using color probability density function as feature. The system monitors the environment and the platform is stable until the target object appears in the scene. When the moving target object appears in the scene the location of the object is estimated and then object tracking starts.In this system CamShift method is performed for real-time moving object tracking. The location of the moving target object in the current frame is estimated by using the location of the moving target object in the previous frame and color probability density function of the target object. In each frame, a search area is defined according to the location of the object in the previous frame. Moments are estimated by using the color probabilities of the pixels in this search area and the location of these pixels. The densest region which includes the color probability density function of the target object is found using estimated moments iteratively. The center of this region is assumed as the center of the moving target object. The dimensions of the target object are estimated and the search area in the next frame is updated by using moments. So, the target object is tracked successfully although its dimensions are changed.Keywords: Object tracking, Object detection, CamShift, Mean-Shift, Bhattacharyya distance