真槍實彈ml 影像處理分享
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早在1970年代就在處理BIG DATA
=786432筆像素數據
Image Size:512*512*3 px
將近80W筆的數值資料
竟然在1973發生意義深遠影響至今
www.lenna.org
影像處理可大可小
攝影機校正
機器視覺學習模仿人眼
視覺式監控
視訊物件切割
視訊物件追蹤
視訊內涵分析視訊索引與檢索
人體姿勢辨識
行為辨識
機器人視覺
數位訊號處理
運動分析 景物分析
電腦視覺影像處理技術
醫學影像處理
文件影像處理
表情辨識
手勢辨識
Color Chart Detection
Edge DetectionVideo Stream Color Convert
Chart DetectionConnected Component Component Detection
特徵抽取演算法
•SURF (Speeded-Up Robust Features)
•FAST Algorithm for Corner Detection
•BRIEF (Binary Robust Independent Elementary Features)
•ORB (Oriented FAST and Rotated BRIEF)
匹配比對辨識
使用最鄰近距離比對方法(Nearest Neighbor Distance Ratio, NNDR)進行判斷
1. 從 S2取出一個特徵點 T。
2. 從 S1中找出跟 T最近的特徵點 closest T1和第二近的特徵點 sec closest T1。
3. 使用 NNDR判斷比對是否成功,失敗的話從新再比對。
SURF feature set: S1 SURF feature set: S2
closest T1
closest T2
The first step
The second step
T
特徵資料庫
特徵集合
場景特徵
特徵集合
匹配比對辨識
隨機抽樣一致演算法 (Random Sample Consensus, RANSAC)
包含許多離群的一組數據,要找一條最適合的線。 RANSAC找到的線 (藍色點為內群,紅色點為離群)
學習的路還很長
目標學習 特徵篩選&合併
圖資特徵擷取
建立特徵索引
所有圖資特徵點總數相似合併
陸標特徵比對
多重隨機K-D樹演算法建立特徵索引結構
尋找索引結構鄰近特徵點
結果過濾除錯
隨機抽樣一致RANSAC演算法