Hva er blob-sporing?

Blob-sporing er en metode som datamaskiner kan identifisere og spore bevegelsene til objekter i bilder. En klatring er en gruppe piksler datamaskinen identifiserer som et objekt. En person, for eksempel, kan være en klatt. Denne sporingsmetoden gjør det mulig for datamaskinen å finne klodens posisjon i suksessive rammer. Faktisk ser datamaskinen objektets bevegelse, en evne som har applikasjoner i datastyrt bildeanalyse og i utviklingen av datasyn.

Før en datamaskin kan spore klipp, må den definere dem. Det første trinnet i sporing av klatter er å lage et program som oppdager klatter i et bilde. Datamaskinen finner klatter ved å gruppere piksler med lignende lysverdier eller fargeverdier sammen. I den virkelige verden har hver overflate subtile variasjoner, så hvis datamaskinen bare valgte en lys- eller fargeverdi, kan en klatring bare være noen få piksler, noe som er ubrukelig når du prøver å gruppere bilder i nyttige komponenter som representerer komplette enheter.

Det er programmererens ansvar å lage et kloddeteksjonssystem som etterligner skillene mellom objekter som det menneskelige øyet kan se. Hun gjør dette ved å skrive en toleranseterskel inn i programmet, som forteller datamaskinen den maksimale forskjellen mellom verdier som kan oppstå i en klatt. Programmerere tester og avgrenser oppdagingsprogrammer for klods til de kan identifisere deler av bilder riktig.

Deretter må programmereren lage en måte for datamaskinen å spore bevegelsen til klatene. Dette er vanskelig fordi datamaskinen ikke uten videre kan skanne den neste rammen etter den samme klossen: formen og verdiene til en klatt kan endres når den beveger seg rundt. For eksempel kan en person som setter seg stå opp. Datamaskinen må oppdage klemmene i det nye bildet og lage meningsfulle forbindelser mellom de tilsynelatende forskjellige klemmene som finnes i hver ramme. Programmerere lager ligninger som definerer den relative viktigheten av faktorer, inkludert plassering, størrelse og farge, og resultatene hjelper den til å bestemme om klodset i den nye rammen er lik nok til den forrige klatren til å motta samme etikett.

Blob-sporing er et kraftig verktøy, spesielt når det kombineres med andre metoder for å analysere bilder. For eksempel identifiserer datamaskiner områder med høy kontrast mellom en piksel og den neste for å oppdage kanter. Noen programmer bruker mønsterdeteksjonsmetoder for å bestemme konturen til en overflate.

Disse evnene gjør at datamaskiner kan utføre sofistikerte bildeanalyser. Et automatisert system kan skanne flere bilder enn menneskelige anmeldere kunne se på. Ved å bruke verktøyet sitt, inkludert sporing av klatter, kan det identifisere bilder av interesse som krever mer detaljert gjennomgang og videresende disse seksjonene til et menneske.

En annen anvendelse av sporing av klatter er innen datorsyn og robotikk. Når teknikker som denne blir mer raffinert, vil roboter kunne skaffe mening fra bilder på en måte som tilnærmer bildebehandling i den menneskelige hjerne. Datamaskiner kunne ta inn informasjon uten å ha lagt den inn manuelt, og fått mer informasjon enn noen gang før. Roboter kunne se verden rundt seg.