Sledování objektu ve videu - Sojma, Zdeněk (Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií, 2011)
Diplomová práce popisuje principy činnosti nejvíce používaných druhů systémů pro sledování různých objektů ve videu a poté se především zaměřuje na popis a implementaci algoritmu pro interaktivní offline sledování obecných barevných objektů, jehož přednost spočívá ve vysoké přesnosti výpočtu trajektorie. Systém vytváří trajektorii z dat, jež jsou specifikována uživatelem při startu aplikace a poté interaktivně modifikována či přidávána za účelem zlepšení přesnosti výpočtu. Algoritmus je založen na detektoru, který pracuje na základě barevných příznaků, a na časové koherenci pohybu objektu, pomocí níž se vypočte více pravděpodobných trajektorií objektu. Výsledná optimální trajektorie je poté spočtena pomocí dynamického programování, jehož parametry jsou opět interaktivně upravovány uživatelem. Systém na videu o rozlišení 480x360 bodů pracuje rychlostí v rozmezí 15 až 70 snímků za vteřinu. Práce se dále zabývá vytvořením nástroje na optimální vyhodnocení úspěšnosti sledovacího algoritmu a diskutuje dosažené výsledky.

This master's thesis describes principles of the most widely used object tracking systems in video and then mainly focuses on characterization and on implementation of an interactive offline tracking system for generic color objects. The algorithm quality consists in high accuracy evaluation of object trajectory. The system creates the output trajectory from input data specified by user which may be interactively modified and added to improve the system accuracy. The algorithm is based on a detector which uses a color bin features and on the temporal coherence of object motion to generate multiple candidate object trajectories. Optimal output trajectory is then calculated by dynamic programming whose parameters are also interactively modified by user. The system achieves 15-70 fps on a 480x360 video. The thesis describes implementation of an application which purpose is to optimally evaluate the tracker accuracy. The final results are also discussed.
Object Tracking in Video
Keywords: Sledování objektu; video; barevný histogram; offline; interaktivní; integrální histogram; adaboost; mean shift; vyhodnocení sledování.; Object tracking; video; color histogram; offline; interactive; integral histogram; adaboost; mean shift; tracking evaluation.