|
Conference publicationsAbstractsXVII conferenceSymmetries of differential equations in computer vision problemsTomsklabs, Russia, 634055, Tomsk, Akademicheskiy av. 8/8, office 403, tel.: (3822) 701197, e-mail: vrazhnov@tomsklabs.com 1Tomsk State university, Faculty of physics, Teoretical physics dep., Russia, 634050, Tomsk, Lenina av. 36, Tel.: (3822) 529843, e-mail: shpv@phys.tsu.ru Разработки алгоритмов компьютерного зрения для IT- приложений (например систем видеонаблюдения) с необходимостью приводят к задаче распознавания объектов на статическом кадре. Для решения этой задачи необходимо построить векторы-признаки, или feature vectors (FV), характеризующие особые области (области интереса, контентно-значимые области, etc.) на изображении. К векторам-признакам предъявляется определенный набор требований, обусловленный задачами последующей обработки и анализа информации, заключенной в изображении. Например, в методе SIFT в качестве точек интереса берутся характерные особенности функции изображения (яркости, цвета RGB, и др.) на кадре. Для построения масштабно инвариантных FV строилось расслоение исходного изображения, каждый слой которого получался сверткой (фильтрацией) исходного изображения с функцией Грина уравнения диффузии, в котором роль эволюционной переменной выполняет масштабный параметр фильтрации (дисперсия гауссова фильтра)[1]. Векторы-признаки, обладающие свойством масштабной инвариантности, строились исходя из указанного расслоения. В данной работе используется вывод о том, что достигнутая в рассматриваемом подходе масштабная инвариантность получаемых векторов-признаков, обусловлена свойствами симметрии уравнения диффузии, часть из которых (в данном случае масштабная инвариантность) наследуется функцией Грина этого уравнения, взятая в качестве основы для метода фильтрации исходного изображения. В качестве примера фильтр строится на основе решений уравнения диффузии с симметриями и оператором эволюции. Предлагаемый подход обобщает известные методы обнаружения ключевых точек.
Работа выполнена при частичной финансовой поддержке программы "Бизнес Старт" (госконтракт № 6445р/9087), АВЦП ФАО Минобрнауки РФ (проект № 2.1.1/3436.
Литература. 1. Lindeberg T. Feature detection with automatic scale selection // International Journal of Computer Vision, vol. 30, num. 2, 1998, pp. 79-116 |