Objektum felismerés OpenCV környezetben

OData támogatás
Konzulens:
Dr. Szirmay-Kalos László
Irányítástechnika és Informatika Tanszék

A digitális képeken található tárgyak, objektumok azonosítása még az emberek

számára sem mindig egyszerű feladat. Számítógépes algoritmust írni rá nagy kihívás.

Az elmúlt évtizedekben azonban nagyon sok olyan eredmény született, amelyek

segítségével bizonyos körülmények között meg tud valósulni az objektumok

felismerése.

A tárgyakat tudjuk úgy azonosítani, hogy rendelkezünk róluk egy referencia

képpel, és ennek a jellemző részleteivel keressük a hasonlóságot. De előfordulhat olyan

eset is, hogy csupán statisztikai adataink vannak az objektum jellemzőiről, azonban

ekkor is lehetséges az objektumok azonosítása a képeken.

A robusztusság minden mesterséges intelligenciával kapcsolatos algoritmus

esetében elvárás, a képfeldolgozás területén azonban különösen nagy jelentősége van,

ugyanis nagyon sok jellemzőben különbözhet két, nagyjából ugyanazt ábrázoló kép.

Egy nagy mértékben robusztus működést lehetővé tevő, jellemző alapú

felismerési technika a Scale Invariant Feature Transform (SIFT), amelynek működését

részletezem a dolgozatban, valamint a megvalósított rendszer egy része is ezen alapszik.

Ezen kívül ismertetem a statisztikai alapú képfeldolgozás területén elért

eredményeimet is, melynek során egy olyan technikát fejlesztettem ki, amellyel

árcédulák helyzetét lehet megállapítani különböző boltokban készült képeken.

A megismert és kifejlesztett technikák szoftveres megvalósítását az OpenCV

könyvtár tette lehetővé. Az elkészült programot más, hasonló programokkal összevetve

ugyanolyan, illetve egyes területeken jobb eredményt értem el.

Letölthető fájlok

A témához tartozó fájlokat csak bejelentkezett felhasználók tölthetik le.