Сьогодні відеоспостереження - це найбільш затребувана система для охоронних та моніторингових цілей. Розвиток систем відеоспостереження відкриває нові можливості не тільки для фіксації правопорушень, а й для їх попередження. Щодо відстеження об’єктів на відео, можна зазначити, що така необхідність виникає у багатьох сферах життя, наприклад, у системах безпеки, при створенні систем автоматизованого аналізу спортивних змагань, в системах контролю якості процесів, при створенні людино-машинного інтерфейсу. Край важливо, щоб користувачі системи відеоспостереження не тільки могли використовувати систему, зберігати та обробляти дані, а також отримувати необхідну інформацію про той чи інший об’єкт, який відображений на відео за допомогою такого інструменту, як відстеження об’єктів. У роботі розглядається розроблений алгоритм пошуку та відстеження об’єктів на відео. Розроблений алгоритм складається з двох етапів: пошук, або виявлення об’єктів, та відстеження об’єктів на відео. Розглянуто метрики, які буде використано для оцінки подібності двох блоків в кадрі. Більшість метрик якості відеозображень засновано на метриках якості статичних зображень, і тому відеозображення порівнюють покадрово. У зв'язку з цим метрики застосовні тільки для порівняння відеозображень, що мають однакову кількість пікселів. В роботі проведено аналіз існуючих методів виявлення об’єктів, а саме облич людини. Обрано метод Віоли-Джонса, який дозволяє виявляти об’єкти на відео. Цей метод складається з декількох кроків, одним з котрих є використання ознак Хаара, за допомогою яких відбувається пошук потрібного об’єкта. В роботі розглядались як стандартні так і додаткові ознаки Хаара. Було програмно реалізовано метод Віоли-Джонса та проведено експеримент. Розглянуто метрики, які буде використано для оцінки подібності двох блоків в кадрі.
Сегодня видеонаблюдение - это наиболее востребованная система для охранных и мониторинговых целей. Развитие систем видеонаблюдения открывает новые возможности не только для фиксации правонарушений, но и для их предупреждения. По отслеживанию объектов на видео, можно отметить, что такая необходимость возникает во многих сферах жизни, например, в системах безопасности, при создании систем автоматизированного анализа спортивных соревнований, в системах контроля качества процессов, при создании человеко-машинного интерфейса. Край важно чтобы пользователи системы видеонаблюдения не только могли использовать систему, хранить и обрабатывать данные, а также получать необходимую информацию о том или ином объекте, который запечатлен на видео с помощью такого инструмента, как отслеживание объектов. В работе рассматривается разработанный алгоритм поиска и отслеживания объектов на видео. Разработанный алгоритм состоит из следующих этапов: поиск, или обнаружения объектов, и отслеживания объектов на видео. Рассмотрено метрики, которые будут использованы для оценки сходства двух блоков в кадре. Большинство метрик качества видеоизображений основано на метриках качества статических изображений, и поэтому видеоизображения сравнивают покадрово. В связи с этим метрики применимы только для сравнения видеоизображений, имеющих одинаковое количество пикселей. В работе проведен анализ существующих методов обнаружения объектов, а именно лиц человека. Выбран метод Виолы-Джонса, который позволяет обнаруживать объекты на видео. Этот метод состоит из нескольких шагов, одним из которых является использование признаков Хаара, с помощью которых происходит поиск нужного объекта. В работе рассматривались как стандартные, так и дополнительные признаки Хаара. Было программно реализован метод Виолы-Джонса и проведен эксперимент. Рассмотрено метрики, которые будут использованы для оценки сходства двух блоков в кадре.
Today, video surveillance is the most sought after system for security and monitoring purposes. The development of video surveillance systems opens up new opportunities not only for fixing offenses but also for preventing them. With regard to object tracking on video, it can be noted that this need arises in many areas of life, such as security systems, the creation of systems for the automated analysis of sports competitions, the quality control of processes, the creation of human-machine interface. It is essential that CCTV users not only be able to use the system, store and process data, but also obtain the necessary information about a particular object that is displayed on video using a tool such as object tracking. This paper describes a developed algorithm for searching and tracking objects on video. The algorithm developed consists of the following steps: finding or detecting objects and tracking objects on video. You should also consider the metrics that will be used to evaluate the similarity of the two blocks in the frame. Most video quality metrics are based on still image quality metrics, which is why video images are compared frame by frame. In this regard, the metrics are only applicable to compare videos that have the same number of pixels. The paper analyzes the existing methods of object detection, namely human faces. The Viola-Jones method was chosen to detect objects on video. This method consists of several steps, one of which is to use the Haar traits to find the desired object. Both standard and additional features of Haar were considered in the paper. The Viola-Jones method was programmatically implemented and an experiment was conducted. You should also consider the metrics that will be used to evaluate the similarity of the two blocks in the frame.
