1 Detección de Movimiento en Imágenes Digitales “tracking” Por: Héctor Duque MISC - Universidad de Los Andes.

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1 1 Detección de Movimiento en Imágenes Digitales “tracking” Por: Héctor Duque MISC - Universidad de Los Andes

2 2 Contenido... (1) El problema del “tracking” (2) Objetivos propuestos (3) Marco Teórico (4) Metodología Propuesta (5) Resultados (6) Conclusiones y Trabajo Futuro (7) Créditos y Bibliografía

3 3 (1) El problema del “tracking”... 1 Segmento = N Frames consecutivos... Mov en x Mov en y

4 4 una realidad en 3 dimensiones proyectada sobre un mundo bi-dimensional. Se representa mediante la adición de la variable tiempo en la función de la imagen f(x1,x2,t)]. Hacer seguimiento a objetos móviles en secuencias de movimiento y determinar características cuantitativas y cualitativas de estos. (1) El problema del “tracking”...

5 5 (1) El problema del “tracking” en Marcha Humana... El análisis de marcha consiste en extraer características de objetos existentes en escenas de Marcha.

6 6 (1) Tracking en Marcha Humana...

7 7 (2) Objetivos propuestos Desarrollar una metodología para detectar las condiciones de movimiento en secuencias de imágenes Implementar un prototipo para mostrar la aplicabilidad de dicha metodología Aplicar la metodología a Marcha Humana para obtener vectores de velocidad y trayectoria

8 8 Marco Teórico...

9 9 (3) Marco Teórico 11....... [1, 0, 0 ] [ 0, 1, 0]........ [ 0,.... ] SUM= * exp[j2  kx  t] * exp[j2  k(x+1)  t] * exp[j2  k(x+t)  t] = cos(j2  k(x+t)  t) + jsin(j2  k(x+t)  t)

10 10 (3) Marco Teórico M-1 N-1 g x (t,k 1 ) =   f(x,y,t) exp(j2  k 1 x  t ),t=0, 1,..., T-1 x=0 y=0 y, M-1 N-1 g y (t,k 2 ) =   f(x,y,t) exp(j2  k 2 y  t ),t=0, 1,..., T-1 x=0 y=0 Proyecciones pesadas ==> sinosoide complejo con frec vk si se mueve v pixels

11 11 La Transformada del Coseno. La transformada del coseno corresponde a la parte real de las funciónes de proyección con peso gx(t,k1) y gy(t,k2), (3) Marco Teórico

12 12 (3) Marco Teórico T-1 G x (u 1,k 1 ) = 1/T  g x (t,k 1 ) exp(-j2  u 1 t / T),u 1 =0, 1,..., T-1 t=0 y, T-1 G y (u 2,k 2 ) = 1/T  g y (t,k 2 ) exp(-j2  u 2 t / T),u 2 =0, 1,..., T-1 t=0 Transformada de Fourier u 1 = v 1 k 1, u 2 = v 2 k 2 Espectro con pico en vk

13 13 (3) Marco Teórico  Imágenes deDiferencias Acumuladas (Absoluta,Negativa yPositiva) f d (x 1,x 2,t 1 2 ) = 1,si | f(x 1,x 2,t 2 ) - f(x 1,x 2,t 1 ) | > T d 0,encasocontrario AADIPADINADI

14 14 Metodología...

15 15 (4) Metodología Propuesta... Preparación Imágenes 4.1. Máscaras 4.2. Binarización 4.3. Dilatación / Erosión 4.4. Escalamiento en Y

16 16 (4) Metodología Propuesta... Preparación Imágenes SUMA DILATACION EROSION ESCALA_ MIENTO Y

17 17 (4) Metodología Propuesta... Procesamiento de las Imágenes Padi Fourier 4.5. POLIGONIZAR... Velocidad Posición

18 18 (4) Metodología Propuesta... Toma del Video 13 zonas 3 segmentos / zona 8 frames / segmento ==> 288 frames para 3 segundos se tienen aprox 90 fr/s

19 19 030X 3 90 fr 0 30 128 X 3288 fr  =1 fr  (4) Metodología Propuesta... Toma del Video

20 20 (4) Metodología Propuesta... Procesamiento de las Imágenes 4.6. Tracking (posición y velocidad)

21 21 (4) Metodología Propuesta... Procesamiento de las Imágenes 4.7. Escalamiento Inverso

22 22 (4) Metodología Propuesta... Procesamiento de las Imágenes 4.7. Cálculo error

23 23 (5) Resultados... Videos... Rooosvelt 03 RODILLA

24 24 (5) Resultados... Transformada Coseno X/Y roosvelt 03 RODILLA

25 25 (5) Resultados... Comportamiento Velocidad en X/Y roosvelt03 RODILLA

26 26 (5) Resultados... Videos... Roosvelt 03 PIE

27 27 (5) Resultados... Transformada Coseno X/Y roosvelt 03 PIE

28 28 (5) Resultados... Comportamiento Velocidad en X/Y roosvelt 03 PIE

29 29 (5) Resultados... Videos... hec CINTURA

30 30 (5) Resultados... Transformada Coseno X/Y hec CINTURA

31 31 (5) Resultados... Comportamiento Velocidad en X/Y hec CINTURA

32 32 (5) Resultados... Videos... hec RODILLA

33 33 (5) Resultados... Transformada Coseno X/Y hec RODILLA

34 34 (5) Resultados... Comportamiento Velocidad en X/Y hec RODILLA

35 35 (5) Resultados... Videos... Roosvelt 01 RODILLA

36 36 Error: 6% al 10% roosvelt 03 RODILLA

37 37 Prototipo: hdMovto linux / lesstif / c

38 38 (6) Conclusiones  El cálculo de trayectoria es altamente satisfactorio.  El cálculo de velocidad se ve afectado cuando hay cambios de dirección o velocidad  El cálculo de la velocidad es útil a nivel local.  La velocidad detectada no tiene sentido a nivel global (no se puede determinar una velocidad total)

39 39 Pico (cambio de dirección) Aceleración (cambio de velocidad) (6) Trabajo Futuro

40 40 (6) Trabajo Futuro  Investigar técnicas de manejo de aceleración en los objetos móviles.  Detección simultánea de varios puntos móviles en tiempo real.  Basado en cámaras sincronizadas obtener trayectorias en 3 dimensiones.  Implementación eficiente usando técnicas de algorítmica paralela para lograr análisis de trayectoria en tiempo real

41 41 Proyecto de tesis de Maestría en Ingeniería de Sistemas y Computación (MISC) Universidad de Los Andes. Asesores: José Tiberio Hernández- Sistemas Alfredo Restrepo- Eléctrica Harold Castro- Sistemas Jaime Bohorquez- Sistemas Principal fuente bibliográfica: Application of the One-Dimensional Fourier Transform for Tracking Moving Objects in Noisy Environments, Sarah A. Rajala, Alfy N. Riddle, Wesley E. Snyder, Computer Vision, Graphics And Image Processing 21, 280-293, 1983 Displacement Measurement and Its Application in Interframe Image Coding, Jain J.R., IEEE trans Computers, vol COM29, pp 1799-1808, 1981