MULTI DIMENSIONAL DYNAMIC SCENE ANALYSIS. MULTIDIMENSIONAL IMAGE OBJECT SEGMENTATION AND TARGET TRACKING

Panayot Iliev,George Petrov,Plamen Tzvetkov

doi:10.47839/ijc.6.3.448

Abstract

This paper presents an unconventional approach for object racking using image statistical criteria and 3D image entropy sequence analysis. The experimental results prove that the relationship between statistical characteristics of the 3D image entropy sequences and process of motion estimation is a guarantee for creating reliable and high precision target detection and tracking system. Using 2D and 3D multistage entropy functions analysis provide us a better way to reduce sequence channels for tracking moving and non moving objects. Vector based approach is used for object searching and detection inside image sequences. This way we provide necessary information for object based image sequences compression format that is much more efficient than standard MGEG video stream. Object based compression format is much more acceptable for high demanding security and military systems.

Highlights

Motion detection and object tracking is a very difficult problem especially if we deal with many video cameras for different security applications
Using 3D image histograms and reverse image reconstruction provide us with new procedures that can treat image homogeneity zones and pixel transition on one time
Saving only background information and moving objects plus motion vectors we can reconstruct image sequences with data stream much smaller than standard MPEG, MJPEG IP cameras

Summary

ВВЕДЕНИЕ

Обнаруживание и прослеживание движущихся объеков является фундаментальной проблемой анализа динамических визуальных сцен. Разработка подходящих объектных алгоритмов для прогрессивной свертки (с переменной скоростью) последовательностей изображений будет полезным для целого ряда коммерческих и специализированных приложений, таких как видео- кодексы, анализ произвольного вида визуального содержения, свертка подобных изображений в области медицины, биологии и др. Необходимо подчеркнуть, что этот процесс достаточно сложен и поэтому существует множество различных решений: покадровое сравнение, секторное покадровое сравнение, спектральный анализ, статистический анализ с помощью 2D гистограмм. Существенно новым, что предложено и реализовано нами, является решение рассматриваемой проблемы с помощью многомерного анализа 3D нормированных гистограмм и их энтропийных функций, найденных для отдельных изображений и их последовательностей во времени. Предложенный подход решает одновременно вопросы, связанные как с фильтрацией – гомогенизированием изображений и последующим более простым выделением объектов, так и с последующей сверткой отдельных изображений и их последовательностей

Прослеживание движущихся объектов и свертка последовательностей изображений

ВЫВОДЫ

Introduction

OBJECT TRACKING

Conclusion