La prises dans ce cas – un modèle

Topic: BusinessSteve Jobs
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Last updated: March 18, 2019

 La reconnaissance de formesCorrespondance de modèlePreparé parhttps://www.plagscan.com/analyse-de-plagiat/20141.                INTRODUCTIONLa correspondance demodèles est une technique de vision par ordinateur utilisée pour trouver unesous-image d’une image cible qui correspond à une image de modèle. Cettetechnique est largement utilisée dans les champs de détectiond’objets tels que le suivi des véhicules, la robotique, l’ imageriemédicale et de la fabrication.

Le point crucial estd’adopter une «mesure» appropriée pour quantifier la similitude oul’appariement. Cependant, cette méthode nécessite également un coût decalcul important puisque le processus d’appariement implique le déplacement del’image de modèle vers toutes les positions possibles dans une image cible plusgrande et le calcul d’un indice numérique indiquant à quel point le modèlecorrespond à l’image dans cette position. Ce problème est donc considérécomme un problème d’optimisation.Dans un premiertemps raisonnable à l’ approche d’ une telle tâche consisteà définir une mesure ou d’ un coût de mesurerla «distance» ou la «similitude» entre les motifs (connus) de référence et le(inconnu) motif d’essai, afin d’effectuer l’opération correspondante connuecomme matrice correspondant.2.                Types de correspondancede modèlesLa correspondance demodèles a été effectuée au niveau des pixels et également au niveau supérieur.

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A.              Pixel Level Template Matching:Les modèles de pixelssont disponibles en quatre types:a.                Nombre de modèles: modèleest la même taille que l’image d’entrée. Il n’y a pasd’invariance de rotation ou de traduction.

b.                Modèles partiels: Templateest libre de l’arrière – plan. Plusieurscorrespondances sont permises. Les matches partiels peuvent aussi êtreautorisés. Des précautions doivent être prises dans ce cas – un modèle F pourraitfacilement correspondre à un E.c.                 Piece modèles: Modèlesqui correspondent à une caractéristique d’une figure.

 Ces modèles cassentun motif dans ses segments composant ainsi, par exemple, “A” peutêtre décomposé en “/”, “” et “-“. L’ordredans lequel les modèles sont comparés à la scène est important: les modèles lesplus importants doivent être essayés en premier, puisqu’ils contiennent le plusd’informations et peuvent englober des modèles plus petits.d.               Modèles flexibles: Cesmodèles peuvent gérer les étirements, désorientation et d’ autresdéviations possibles. Un bon prototype d’un objet connu est d’ abordobtenu et représenté paramétriquement.B.                Correspondance de modèle de haut niveauUn problème avec pixelest que bien que relativement bon marché et simple à mettre en œuvre; Rotationet la traduction est un problème, aussi les images sont rarement parfaitsouffrant de flou, étiré et d’autres distorsions et poivré avec le bruit.Méthodes modèled’appariement de haut niveau fonctionnent surune image qui a généralement été segmenté en régions d’intérêt.

 Les régionspeuvent être décrits en termes de superficie, intensité moyenne, le tauxde variation de l’ intensité, la courbure et aussicomparé – plus grand que, à côté de, au- dessus, la distanceentre les deux.Les modèles sontdécrits dans les relations entre régions. Les règles de production et d’ autresreprésentations linguistiques ont été utilisées.Également des méthodesstatistiques (relaxation des techniques basées) ont été appliquées poureffectuer la mise en correspondance.

Matching base Feature-: Caractéristique de base Matchingb.                Lorsque l’image dumodèle a des caractéristiques fortes, une approche basée surles caractéristiques peut être considérée; l’approche peut se révélerplus utile si le match à l’image de recherche pourrait être transformée en quelque sorte. Étantdonnéque cette approche ne tient pas compte de la totalité del’image de modèle, il peut être plus efficace lorsque vous travaillezinformatiquement avec des images de la source de plus grande résolution.Matching basée sur des modèles: b.                Pour les modèles sanscaractéristiques fortes, ou lorsque la majeure partie de l’image demodèle constitue l’image correspondante, une approche basée surun modèle peut être efficace. Basé sur un modèle templatematching peut potentiellement nécessiter l’ échantillonnage d’ungrand nombre de points, il est possible de réduire le nombre de pointsd’échantillonnage en réduisant la r??solution des images de recherche et de modèlepar le même facteur et effectuer l’opération sur la résultante Downsized images( Multi-résolution, ou pyramide, traitement d’image).

·                    ·                    ·                   Pyramide d’imagesPyramide d’ images est une série d’images, chaque imageétant un résultat de sous – échantillonnage (mise à l’ échellevers le bas, par un facteur de deux dans ce cas) de l’élémentprécédent.·                   Traitement despyramides·                   A chaque niveau de lapyramide, nous aurons besoin de l’ image sous – échantillonnée de manièreappropriée du modèle de référence, à savoir à la fois l’ imaged’entrée pyramide et image de modèle pyramide (traitement Pyramid) doitêtre calculé.Correspondance basée sur les niveaux de grisBien que dans certaines des applications l’orientation des objets soituniforme et fixe (comme nous l’avons vu dans l’exemple de prise), il arrivesouvent que les objets à détecter apparaissent tournés. Dans les algorithmesd’appariement de modèles de la recherche de la pyramideclassique est adaptée pour permettre multi-angle correspondant, à savoir l’ identificationdes instances tournées du modèle.

Ce résultat estobtenu en calculant non seulement une pyramide d’images de modèle, maisun ensemble de pyramides – une pour chaque rotation possible du gabarit. Pendantla recherche de pyramide sur l’image d’entrée de l’algorithmeidentifie les paires (position de modèle, l’ orientation dumodèle) plutôt que des positions individuelles de modèle. De mêmele schéma original, à chaque niveau de la recherche de l’algorithmevérifie uniquement les (position, orientation) paires qui ont obtenubien au niveau précédent (c.

 -à- semblait correspondre le modèle àl’image de résolution inférieure).La technique de la pyramidecorrespondant avec la recherche multi-angle constitue laméthode Template Matching base-Grayscale.Correspondance basée sur les frontièresEdge-Based Matching améliore la correspondance basée sur les niveaux degris précédemment discuté en utilisant une observation cruciale – que la formede tout objet est définie principalement par la forme de ses bords. Parconséquent, au lieu de faire correspondre le modèle entier, nous pourrionsextraire ses bords et ne correspondre qu’aux pixels proches, évitant ainsi descalculs inutiles. Dans les applications courantes de lavitesse-up réalisé est généralement importante.3.                Mesures de concordancede modèlesMesure de la correspondanceentre deux images est considérée comme une métrique qui indique le degréde ressemblance ou de dissemblanceentre eux. Saufindication expresse contraire, cette métrique peut être croissante oudécroissante avec un degré de similarité.

 Lorsque la métrique estspécifiquement indiquée comme étant une mesure d’inadéquation, c’est unequantité qui augmente avec le degré de dissimilarité.1.                Mesures de concordance(similitude)2.                 MESURES BASÉES SUR DESTECHNIQUES DE RECHERCHE OPTIMALESReprésentation: représenterle modèle par une séquence de vecteurs de mesure.Modèle:Modèle d’essai:·                   Former une grille avec I points(modèle) dans des points horizontaux et J (test) à la verticale·                   Chaque point (i, j) dela grille de mesure la distance entre r (i) et t (j)·                   Chemin: Un chemin à traversla grille, à partir d’ un nœud initial (i 0, j 0) pour une dernière (i f, j f), estun ensemble ordonné de noeuds (i 0, j 0), (i 1, j 1), (i 2, j 2) ..

. (i k, j k) … (f i, j f)·                    Chaque chemin estassocié à un coûtOù K est lenombre de noeuds à travers le chemin d’ accèsLe chemin optimal(bleu) est construit en recherchant parmi tous les chemins autorisés.

 Lacorrespondance de nœuds optimale, entre les modèles de test et de référence,est décomposée en reculant le chemin optimal.2.                Distance euclidienneSoit I une image de niveaux de gris et g êtreun modèle de taille n X m gris-valeur.

 Dans cetteformule (r, c) désigne le coin supérieur gauche de la matrice g.3.                La distance d’éditionOffres avec des motifsqui se composent d’ensembles de symboles commandés. Parexemple, si ces symboles sont des lettres, les motifs sont des mots d’un texteécrit.

 Ces problèmes se posent dans le montage automatique et des applicationsde récupération de texte. D’autres exemples de chaînes de symbolesse produisent dans la reconnaissance des formes structurelles. Unefois que les symboles d’un motif (test) ont été identifiés, par exemple, via undispositif de lecture, la tâche est de reconnaître le motif, en recherchant lameilleure correspondance avec un ensemble de motifs de référence.

? symboleidentifié à tort (par exemple, “befuty” au lieude “beauté”)? erreurd’insertion (par exemple, “bearuty”)? erreur desuppression (par exemple, “beuty”)La similitude entredeux modèles est basée sur le «coût» associé à la conversion d’un modèle àl’autre. Si les motifs sont de même longueur, alors le coût estdirectement lié au nombre de symboles qui doivent être modifiés dans l’und’entre eux de sorte que l’autre modèle résulte.La Modifier distanceentre deux modèles de chaîne A et B, noté D (A, B), estdéfini comme étant le nombre total minimum de modificationsC,insertions I , Et les suppressions R requis pourmodifier le schéma A en modèle B,Où j fonctionnesur toutes les variations possibles des symboles, afin deconvertir un B.Calcul de la distanced’édition avec (a) une insertion, (b) un changement, (c) une suppression, et(d) une égalité.·                   Prédécesseurs et coûtsadmissibles1. transitionsdiagonales:2. horizontales etverticales transitions:4.

                MESURES BASÉES SUR LESCORRÉLATIONSLa tâche principale est de trouver si un motif spécifique deréférence connu réside dans un bloc donné de données. Cesproblèmes se posent dansdes problèmes tels que la détection de la cible, la visionrobotique, le codage vidéo. Il y a deux étapes de base dans unetelle procédure:·                   Etape 1: Déplacezle motif de référence à toutes les positions possibles dans le blocde données. Pour chaque position, calculer la«similarité» entre le motifde référence et la partie respective du bloc de données.·                   Étape 2: Calculerla meilleure valeur correspondante.3.2 Mesuresd’incompatibilité (dissimilarité)Ces mesures de correspondance sont basées sur les différences pixel parpixel intensité entre les deux images f et g.

1.                Racine carrée distancemoyenne (RMS): La mesure de distance de RMS est une mesure commune dedécalage entre les deux images numériques. Il est donné par:2.                 Somme des différences absolues (SAD): 3.                comparer les intensitésdes pixels pour traiter les problèmes de traductionsur les images, en utilisant un modèlecorrespondant.

Un pixel dans l’image de recherche de coordonnées (x s, y s) a une intensité I s (x s, y s) etun pixel dans la matrice de coordonnées (x t, y t) a l’ intensité I t (x t, y t). Ainsi , la différence absolue dans les intensités despixels est définie commeDiff (x s, y s, x t, y t) = | I s (x s, y s) -I t (x t, y t) | .4.                Problèmes liés àl’appariement des modèles1.

                Le modèle représentel’objet comme nous le prévoyons dans l’image2.                L’objet peut en effetêtre mis à l’échelle ou tourné3.                Cette techniquenécessite un modèle distinct pour chaque échelle et orientation4.                L’adaptation desmodèles devient donc trop coûteuse, surtout pour les grands modèles5.

                Sensible à:-bruit-occlusions5.                Applications decorrespondance de modèles:1.                Correspondance demodèles avec divers niveaux moyens de pyramide faciale.2.                Reconstruction 3D.3.                Détection de mouvement.4.

                Reconnaissance d’objet.5.                Panoramareconstruction.Référence:1.

                Gscox 1995. “Correspondance degabarit et les mesures de correspondance dans le traitement d’image”, 12 Juillet. Cap université.

2.                Https://www.adaptivevision.com/pl/dane_techniczne/dokumentacja/3.2/machine_vision_guide/TemplateMatching.html3.                Http://numerics.mathdotnet.

com/docs/Distance.html4.                  Http://www-cs-students.stanford.

edu/~pdoyle/quail/notes/pdoyle/vision.html#TemplateMatching5.                Http://en.wikipedia.org/wiki/Template_matching6.                Http://www.

lira.dist.unige.it/teaching/SINA/slides-current/interest-points.pdf7.                OpenCV 2.

4.5.0 documentation.htm8.                Jain. D, Tolga. Het Meiyappan.

 S, “Détection de visage en utilisantTemplate Matching», EE 368 – Traitement de l’ imagenumérique, Printemps 2002-2003. Reconnaissancedes Motifs – TM Page   Améliorer la précision de la correspondance  modifier  Des améliorations peuvent être apportées à la méthode d’appariement en utilisant plus d’un modèle (eigenspaces), ces autres modèles peuvent avoir différentes échelles et rotations. Il est également possible d’améliorer la précision de la méthode d’appariement en hybrider les approches basées sur les caractéristiques et les modèles. 15 Naturellement, ceci exige que les images de recherche et de modèle ont des dispositifs qui sont assez évidents pour soutenir l’appariement de caractéristique. https://translate.google.com/translate?hl=fr=_t=en=fr=http://en.wikipedia.org/wiki/Template_matching  

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