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Predator:比微軟Kinect更強的視頻追蹤算法-來自捷克博士論文

發布時間:2011-4-15 23:17    發布者:1046235000
boycott (haha):剛剛看到了這個用來演示一種新的物體跟蹤的算法的視頻,它是Zdenek Kalal博士論文里的一部分。Zdenek Kalal是英國薩里大學的一個捷克學生。他演示的是他的神奇的精確定位系統,這個系統幾乎可以跟蹤鏡頭里的任何物體,只要你能看見它,并把它選中。它能做很多神情的事情。在這個視頻中,他演示了通過攝像機拍攝他的手指、把他的手指選做目標。系統于是就能精確的跟蹤他的手指的動作。更令人驚奇的是,這個系統能夠通過分析物體的運動來完善跟蹤算法。你能在很短的時間里教會它跟蹤你的手指、面孔或在高速公路上狂顛的轎車。有了這套系統,我們幾乎真的可以實現”Minority Report“那樣的人機界面。就像微軟Xbox的Kinect那樣,而這個效果更好。
Kalal有12個視頻來演示他的這套算法都能做什么。只要你有一個好的攝像頭,把這個軟件裝到計算機上、平板電腦上或手機里,它就能精確的定位跟蹤你的前額上的一個點、你的指尖、或你的眼睛。你把攝像頭放到門外,它就能自動識別是你認識的人來了,或警告你這是個陌生人。人們不用通過手就能簡單的操控計算機。這項技術應用前景廣泛。

你可以從薩里大學的網站找到這個程序的代碼,它是免費的。Kalal被授予了“Technology Everywhere”獎學金作為嘉獎。http://info.ee.surrey.ac.uk/Personal/Z.Kalal/tld.html
非常精彩的視頻演示:請點擊下圖

產品介紹Key Features
  • ● Input: video stream from single monocular camera, bounding box defining the object
  • ● Output: object location in the stream, object model
  • ● Implementation: Matlab + C, single thread, no GPU
  • ● No offline training stage
  • ● Real-time performance on QVGA video stream
  • ● Dependence on OpenCV library (single function)
  • ● Ported to Windows, Mac OS X and Linux
  • ● Illumination invariant features
Free Version(免費源碼可從Github下載)TLD can be downloaded for testing in a chosen application. We provide a precompiled demo (Windows) and a source code that is released under GPL version 3.0. In short, it means that any distributed project that includes or links any portion of TLD source code has to be released with the source code under the GPL version 3.0 license or later.
Commercial VersionA license has to be purchased for using TLD in a commercial project. The licencing is managed by the IP owner, the University of Surrey and the fee is subject to negotiation. Please contact the University of Surrey for further information.
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MITBBS網友評論
lalaphin (orpheus):MIT一直在研究這玩意兒。我早就說過了,微軟做kinect最終目標并不是游戲業,而是作為將來windows應用的探路石。
kz80 (雨過天晴):不錯, 這學生很能下工夫. kinect也是差不多原理.光線暗了肯定就不能用了。
zlike (最終幻想):我覺得他這個沒解決最關鍵的問題:what to track?object tracking/recognition的一個難點是如何對憑空冒出來的一副圖象中判斷“哪些”發生了變化(因為所有像素都有變化),而不是對預先選好的一個小區域進行跟蹤。如果他這個沒有那個選取的步驟,而是直接能識別移動的“有效”物體,那就可以和kinnect媲美了。
本文地址:http://m.qingdxww.cn/thread-62501-1-1.html     【打印本頁】

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