ブロブトラッキングとは何ですか？

blobブロブトラッキングは、コンピューターが画像内のオブジェクトの動きを識別および追跡できる方法です。ブロブは、コンピューターがオブジェクトとして識別するピクセルのグループです。たとえば、人は塊である可能性があります。この追跡方法により、コンピューターは連続したフレームでのBLOBの位置を見つけることができます。実際、コンピューターは、コンピューター化された画像分析とコンピュータービジョンの開発にアプリケーションを備えたオブジェクトの動きを見ます。ブロブトラッキングの最初のステップは、画像内のブロブを検出するプログラムを作成することです。コンピューターは、同様の光値または色の値を持つピクセルをグループ化することにより、ブロブを見つけます。現実の世界では、すべての表面に微妙なバリエーションがあるため、コンピューターが1つのライトまたはカラー値のみを選択した場合、ブロブは数ピクセルしかない場合があります。人間の目が見ることができるオブジェクト間の区別を模倣するBLOB検出システムを作成することは、プログラマの責任です。彼女は、プログラムに許容範囲のしきい値を書き込むことでこれを行います。これにより、コンピューターにBLOBで発生する可能性のある値の最大差を伝えます。プログラマーは、画像の一部を正しく識別できるまでBLOB検出プログラムをテストおよび洗練します。これは、コンピューターが同じブロブの次のフレームを単純にスキャンすることはできないため、これは困難です。ブロブの形状と値は、動き回るにつれて変化する可能性があります。たとえば、座っている人は立ち上がる可能性があります。コンピューターは、新しい画像の塊を検出し、各フレームに存在する一見異なるブロブ間の意味のある接続を行う必要があります。プログラマーは、位置、サイズ、色などの要因の相対的な重要性を定義する方程式を作成し、結果は、新しいフレームのブロブが以前のブロブと同じラベルを受け取るのに十分なほど類似しているかどうかを判断するのに役立ちます。特に画像を分析する他の方法と組み合わせると、強力なツール。たとえば、コンピューターは、1つのピクセルと次のエッジを検出するための次の領域を識別します。一部のプログラムは、尾根検出方法を使用して表面の輪郭を決定します。自動化されたシステムは、人間のレビュー担当者が実行可能に見えるよりも多くの画像をスキャンできます。ブロブトラッキングを含むツールキットを使用して、より詳細なレビューを必要とする関心のある画像を特定し、それらのセクションを人間に転送することができます。このようなテクニックがより洗練されると、ロボットは人間の脳の画像処理に近い方法で画像から意味を集めることができます。コンピューターは手動で入力することなく情報を取り入れることができ、これまで以上に多くの情報を得ることができます。ロボットは周囲の世界を見ることができました