Automatinio objektų klasifikavimo ir sutapdinimo vaizduose technologijų tyrimas
Magistro baigiamojo darbo tikslas yra ištirti vaizdo segmentų išskyrimo ir klasifikavimo metodus, pasiūlyti sutapdinimo koncepciją pagal pasirinktą klasifikavimo metodą. Darbe atlikta analitinė literatūros apžvalga, išbandomi objektų vaizde segmentavimo algoritmai grįsti grafų pjūviais, išskirtinumo sričių aptikimo metodai, semantinis segmentavimas, objektų aptikimo metodas ir sutapdinimas naudojant deskriptorius ir šablonus. Sutapdinimo koncepcijoje nuspręsta naudoti objektų aptikimą ir grafų pjūviais grįstą algoritmą. Tyrimo metu analizuojamas grafų pjūviais grįstas algoritmas, ieškoma optimaliausių parametrų, įvertinama galimybė segmentuoti skirtingų klasių ir dydžio objektus. Nustatyta, kad segmentavimo efektyvumas priklauso nuo vaizdo raiškos, objekto dydžio ir pozicijos kameros atžvilgiu. Skaičiavimų sparta priklauso nuo vaizdo raiškos.Darbą sudaro 7 dalys: įvadas, analitinė literatūros apžvalga, pasirinktų metodų galimybių analizė, sutapdinimo koncepcijos kūrimas, grafų pjūviais grįsto algoritmo eksperimentinių tyrimų ir rezultatų analizė, išvados ir apibendrinimas, literatūros sąrašas. Darbo apimtis - 66 p. teksto be priedų, 34 iliustr., 3 lent., 62 bibliografiniai šaltiniai.Atskirai pridedami darbo priedai.
The aim of master's thesis is to investigate the methods of exclusion and classification of image segments, to offer concept of object matching in different images using chosen classification method. An analytical review of the literature is performed, image segmentation algorithms based on graph cuts, saliency map detection methods, semantic segmentation, object detection method and matching using descriptors and templates are tested. In the concept of object matching in images, it is decided to use SSD object detection method and graph-cuts based algorithm. The ability of segmentation of different classes and sizes of an objects by graph cut based algorithm is investigated by changing parameters, the most effective parameters are searched. It was determined that segmentation efficiency depends on the image resolution, object size and it's position with respect to the camera. The image resolution affects the speed of the calculations.The work consists of 7 parts: introduction, analytical review of literature, analysis of the possibilities of the chosen methods, development of object matching concept, analysis of experimental researches and results of the algorithm based on the cut-off algorithm, conclusions and suggestions, references, annexes.Thesis consist of: 66p. text without appendixes, 34 pictures, 3 tables, 62 bibliographical entries.Appendixes.