Sledování vybraného objektu v dynamickém obraze

Abstract

Tato diplomová práce se zabývá popisem a implementací algoritmů pro obecné sledování objektu v dynamickém obraze. Jsou zde představeny sledovací algoritmy Mean shift a Continuously adaptive mean shift, které reprezentují skupinu jádrového sledováni. K sestavení modelu sledovaného objektu je použit trojrozměrný barevný histogram, jehož konstrukce je rovněž popsána a zahrnuta do konceptu této práce. Výkony uvedených sledovacích algoritmů jsou porovnány na zkušebních snímkových sekvencích a podrobně vyhodnoceny.The aim of this thesis is a description and implementation of algorithms of the tracked objects in the video feed. This thesis introduces Mean shift and Continuously adaptive mean shift algorithms which represent category based on kernel tracking. For construction of a model is used a threedimensional color histogram whose construction is described in this thesis as well. The achievements of described algorithms are compared in the testing images sequences and evaluated in details.