Blob Trackingとは

Blob追跡は、コンピューターが画像内のオブジェクトの動きを識別および追跡できる方法です。 ブロブは、コンピューターがオブジェクトとして識別するピクセルのグループです。 たとえば、人はブロブである可能性があります。 この追跡方法により、コンピューターは連続するフレームでブロブの位置を見つけることができます。 実際には、コンピューターはオブジェクトの動き、コンピューター化された画像分析やコンピュータービジョンの開発に応用できる能力を認識します。

コンピューターがBLOBを追跡する前に、BLOBを定義する必要があります。 ブロブトラッキングの最初のステップは、画像内のブロブを検出するプログラムを作成することです。 コンピューターは、類似したライト値またはカラー値を持つピクセルをグループ化することにより、ブロブを検出します。 現実の世界では、すべてのサーフェスには微妙なバリエーションがあるため、コンピューターが1つのライト値またはカラー値のみを選択した場合、ブロブは数ピクセルにすぎない可能性があります。

人間の目で見ることができるオブジェクト間の区別を模倣するブロブ検出システムを作成するのはプログラマーの責任です。 彼女は、プログラムに許容しきい値を書き込むことでこれを行い、ブロブで発生する可能性のある値の最大差をコンピューターに伝えます。 プログラマーは、画像の一部を正しく識別できるようになるまで、ブロブ検出プログラムをテストおよび改良します。

次に、プログラマーはコンピューターがブロブの動きを追跡する方法を作成する必要があります。 コンピューターは同じブロブの次のフレームを単純にスキャンできないため、これは困難です。ブロブの形状と値は、移動するにつれて変化する可能性があります。 たとえば、座っている人が立ち上がります。 コンピューターは、新しい画像内のブロブを検出し、各フレームに存在する一見異なるブロブ間に意味のある接続を確立する必要があります。 プログラマーは、位置、サイズ、色などの要素の相対的な重要性を定義する方程式を作成し、その結果は、新しいフレームのブロブが同じラベルを受け取る前のブロブと十分に類似しているかどうかを判断するのに役立ちます。

Blob追跡は、特に画像を分析する他の方法と組み合わせた場合、強力なツールです。 たとえば、コンピューターは、エッジを検出するために、あるピクセルと次のピクセルの間のコントラストの高い領域を識別します。 一部のプログラムでは、隆起検出法を使用して表面の輪郭を決定します。

これらの機能により、コンピューターは高度な画像分析を実行できます。 自動システムは、人間のレビュー担当者が実際に見ることができるよりも多くの画像をスキャンできます。 blob追跡を含むツールキットを使用して、より詳細なレビューを必要とする関心のある画像を特定し、それらのセクションを人間に転送できます。

Blob追跡の別のアプリケーションは、コンピュータービジョンとロボット工学です。 このような技術がより洗練されると、ロボットは人間の脳での画像処理に近い方法で画像から意味を収集することができます。 コンピューターは、手動で入力しなくても情報を取得し、これまで以上に多くの情報を取得できます。 ロボットは周囲の世界を見ることができました。