Interpretation and comparison of various methods for computer vision analysis of motion

Abstract

ÖZET Hareket Analizi, Bilgisayarla Görme' nin önemli bir altalanıdır. Bu çalışmada, hareket analizi alanındaki yaklaşımların bir analizi ve kategorizasyonu yapılmıştır. Bu yaklaşımları kullanan altı algoritma tasarlanmış, ve bunların üçü gerçekleştirilmiştir. Hareketi farketmek için birden fazla görüntünün ele alınması gerektiğinden, bütün hareket çalışmalarında görüntüler arasında bir karşılık gelme problemi vardır. Bu problem görüntülerin elemanları arasında eşleme işlemi yardımıyla çözülmektedir. Bilgisayarla görme, görüntü oluşturmadan cisim bilgisinin çıkarılmasına kadar adımları içermektedir. Bilgisayarla görme algoritmalarındaki adımlar dizisi içinde eşlemenin seviyesi -bir başka deyişle, eşlenecek elemanların cinsi- yaklaşımların analizi ve kategorizasyonunda ölçüt olarak alınmıştır. Eşleme seviyesiyle ilgili bilinen üç yaklaşım sunulmuş (cisim, seçilmiş noktalar ve piksel seviyesi eşlemeler), ve üç tanesi de geliştirilmiştir (doğru, köşe ve bölge seviyesi eşlemeler). Bu yaklaşımları katagorizasyonumuzu göstermek için altı algoritma tasarlanmış ve tartışılmıştır. Daha sonra, tasarlanan altı algoritmadan üçü gerçekleştirilmiştir. Bunlardan biri birinci gruptan olup, seçilmiş noktaları eşlemektedir. Diğer ikisi ikinci gruptan olup, görüntülerden çıkarılmış doğru ve köşeleri eşlemektedir. Programların sonuçları sunulmuş, algoritmaların güvenilirlikleri ve performansları hesaplanmış ve karşılaştirılmiştir.

XV ABSTRACT Motion Analysis is a significant subfield of Computer Vision. In this study, an analysis and categorization of approaches in the area of motion analysis is performed. Six algorithms are designed using these approaches, and three of them are implemented. Since more than one image must be handled to detect motion, a correspondence problem exists among the images in all motion studies. This problem is solved by means of matching processes between some elements of the images. Computer vision includes steps from image formation to extraction of object information. The level of matching in the whole sequence of steps in computer vision algorithms in other terms, the type of elements to be matched- was taken as the criterion at the analysis and categorization of the approaches. Three known approaches to the level of matching were presented (object, selected-point and pixel -level matchings) ; and three more of them were devised (line, vertex and region-level matchings). Six algorithms were designed and discussed to demonstrate our categorization of these approaches. Then, three of six designed algorithms were implemented. One of them is from the first group, and matches selected- points. Other two are from the second group, and match straight lines and vertices that are extracted from the images. Results of the programs were presented; and the reliabilities and performances of the algorithms were evaluated and compared.