Bài viết trình bày một số kết quả nghiên cứu các thuật toán theo vết đối tượng di chuyển trong video. Để nắm chi tiết nội dung nghiên cứu bài viết. | Đánh giá hiệu năng các thuật toán theo vết đối tượng chuyển động Nguyễn Lương Nhật, Đào Duy Liêm ĐÁNH GIÁ HIỆU NĂNG CÁC THUẬT TOÁN THEO VẾT ĐỐI TƯỢNG CHUYỂN ĐỘNG Nguyễn Lương Nhật*, Đào Duy Liêm+ * Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông + Trường Đại học Công Nghệ Sài Gòn Tóm tắt: Theo vết đối tượng đóng một vai trò quan Các thuật toán dựa trên bộ lọc Kalman đã trở nên trọng trong các hệ thống giám sát, các kết quả theo phổ biến trong các hệ thống định vị và theo dõi đối dõi và dự đoán chính xác sẽ giúp hệ thống hoạt động tượng vì chúng có thể cho kết quả trong thời gian thực. hiệu quả hơn. Bài báo này trình bày một số kết quả Bộ lọc Kalman cho phép ước tính lỗi hoặc trạng thái nghiên cứu các thuật toán theo vết đối tượng di của một đối tượng trong bước thứ k trên cơ sở các chuyển trong video. Trước tiên, các đối tượng chuyển phép đo ở bước thứ (k-1). động được phát hiện theo thuật toán trừ nền. Sau đó, Trong các hệ thống có chuyển động phi tuyến, các bộ lọc được áp dụng cho mọi đối tượng chuyển động phương trình quan sát và phương trình chuyển động để có được vị trí dự đoán. Các bộ lọc được áp dụng được tuyến tính hóa bằng bộ lọc Kalman mở rộng. bao gồm: bộ lọc Kalman mở rộng (EKF – Extended Việc tuyến tính hóa được thực hiện bằng các dẫn xuất Kalman Filter), bộ lọc Kalman có chọn lọc (UKF – một phần của các hàm trạng thái phi tuyến hoặc mở Unscented Kalman Filter) và bộ lọc hạt (PF – Particle rộng chuỗi Taylor [3], [6], [7]. Thay thế cho EKF là bộ Filter).1 lọc Kalman có chọn lọc [4], [8], [9]. Bộ lọc này dựa trên biến đổi có chọn lọc, thực hiện chuyển đổi vectơ Từ khóa: EKF, PF, UKF, theo vết đối tượng trạng thái thành một tập hợp các điểm sigma có trọng chuyển động. số. Thuật toán UKF là một tập hợp những phương trình cần thiết để thực hiện các bước dự đoán, cải tiến I. GIỚI THIỆU và hiệu chỉnh. Các kỹ thuật tiên tiến hơn như bộ lọc hạt [5], [10], [11] cung cấp ước tính rất chính xác với .
