Ключевые даты в развитии компьютерного зрения:

* 1959 – первая публикация по распознаванию символов на изображениях

* 1966 – создание первого сегментатора изображений

* 1970-е – разработка алгоритмов для обнаружения краев и границ объектов

* 1980-е – появление первых коммерческих систем компьютерного зрения

* 1990-е – появление систем компьютерного зрения, основанных на глубоком обучении и искусственных нейронных сетях

* 2000-е – появление систем компьютерного зрения, работающих в реальном времени

* 2010-е – активное развитие компьютерного зрения в области искусственного интеллекта, самое управления, дополненной реальности, компьютерных игр и социальных сетей.

В настоящее время обнаружение объектов является важной задачей в таких областях, как автономное вождение, видеонаблюдение, медицинская визуализация, управление производством и робототехника. Например, в автономном вождении обнаружение объектов используется для определения расположения других транспортных средств, пешеходов и препятствий на дороге. В видеонаблюдении обнаружение объектов позволяет обнаруживать и отслеживать движущиеся объекты на видеопотоке. В медицинской визуализации обнаружение объектов используется для выделения анатомических структур и патологий на медицинских изображениях.

На протяжении многих лет были разработаны различные методы обнаружения объектов, начиная от традиционных методов, основанных на признаках, до современных методов, основанных на глубоком обучении. В этой книге мы рассмотрим основные методы обнаружения объектов, их преимущества и недостатки, а также способы их применения в реальных задачах.

Книга состоит из семи глав. В первой главе мы кратко обсудим основные концепции компьютерного зрения и задачи обнаружения объектов. Во второй главе мы рассмотрим традиционные методы обнаружения объектов, основанные на признаках, такие как метод Хаара и метод гистограмм направленных градиентов (HOG). В третьей главе мы обсудим современные методы обнаружения объектов, основанные на глубоком обучении, такие как R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN и YOLO. В четвертой главе мы рассмотрим способы усовершенствования методов обнаружения объектов, такие как использование предварительного обучения, ансамблевых методов и повышение качества данных. В пятой главе мы обсудим приложения обнаружения объектов в различных областях, таких как автономное вождение, видеонаблюдение, медицинская визуализация, управление производством и робототехника. В шестой и седьмой главе создадим приложения для распознавания объектов.

Мы надеемся, что эта книга поможет вам получить основные знания в области обнаружения объектов в компьютерном зрении и применить их в реальных задачах. Мы также надеемся, что эта книга станет хорошим стартовым пунктом для будущих исследований в этой области.

В следующих главах мы будем детально рассматривать основные методы обнаружения объектов и способы их применения в реальных задачах. Мы начнем с традиционных методов, основанных на признаках, и постепенно перейдём к современным методам, основанным на глубоком обучении. В каждой главе мы предоставим практические примеры и упражнения, которые помогут вам лучше понять основные концепции и применить их в реальных задачах.

В этом разделе мы рассмотрим три традиционных метода обнаружения объектов: метод Хаара, метод гистограмм направленных градиентов (HOG) и метод деформируемых частей (DPM).

Метод Хаара

Метод Хаара был разработан Паулем Виола и Майклом Джонсом в 2001 году для обнаружения лиц на изображениях. Алгоритм основан на использовании интегральных изображений и Хааровских признаков для быстрого поиска объектов на изображении.

Интегральное изображение – это изображение, в котором каждый пиксель хранит сумму яркости всех пикселей в прямоугольнике, лежащем выше и слева от этого пикселя. Интегральное изображение может быть вычислено за один проход по изображению, и это позволяет быстро вычислять сумму яркости для любого прямоугольника на изображении.

Хааровские признаки – это набор признаков, которые характеризуют текстуру изображения. Они были разработаны Альфредом Хааром в 1910 году и используются для обнаружения границ и углов на изображении. Хааровские признаки могут быть вычислены для любого размера окна, и это делает их удобными для использования в методе Хаара.

Для обнаружения объекта на изображении используется каскад классификаторов, каждый из которых основан на Хааровских признаках. Каждый классификатор отсеивает часть отрицательных примеров, и только объекты, которые прошли все классификаторы, считаются положительными примерами.

Иллюстрация 2.1: Пример каскада классификаторов в методе Хаара в реальной системе фиксации

Метод Хаара широко используется для обнаружения лиц, но он также может быть применён к другим классам объектов, таким как пешеходы, машины и т.д.

Метод гистограмм направленных градиентов (HOG)

Метод гистограмм направленных градиентов (HOG) был разработан Нилом Далала и Биллом Тримбаллом в 2005 году. Метод основан на использовании градиентов яркости для выделения силуэта объекта.

Алгоритм HOG состоит из нескольких этапов:

1. Выделение градиентов яркости для каждого пикселя на изображении.

2. Группировка пикселей в ячейки и вычисление гистограммы направленных градиентов для каждой ячейки.

3. Группировка ячеек в блоки и нормализация гистограмм направленных градиентов для каждого блока.

4. Выделение признаков из нормализованных гистограмм направленных градиентов.

Иллюстрация 2.2:

Гистограммы направленных градиентов характеризуют текстуру изображения и могут быть использованы для обнаружения объектов. Для классификации объектов используется алгоритм поддержки векторов машин (SVM), который обучается на наборе положительных и отрицательных примеров.

Метод HOG широко используется для обнаружения объектов, таких как пешеходы и машины, и он является одним из самых эффективных методов обнаружения объектов на сегодняшний день.

Модель деформируемых деталей (DPM) – популярный алгоритм обнаружения объектов, который был представлен Педро Фельценшвалбом, Россом Гиршиком, Дэвидом Макаллестером и Девой Рамананом в 2010 году. Алгоритм основан на модели деформируемых деталей, которая позволяет изменять форму объекта и поза.

Алгоритм DPM состоит из нескольких компонентов, включая экстрактор признаков, классификатор и модель деформируемых деталей. Экстрактор признаков отвечает за извлечение признаков из входного изображения, а классификатор используется для классификации этих признаков как принадлежащих объекту или. Фон Модель деформируемых частей используется для моделирования формы и положения объекта, позволяя изменять внешний вид объекта.