Parametric active contours for object tracking based on matching degree image of object contour points

“Parametric active contours for object tracking based on matching degree image of object contour points”
Qiang Chen, Quan-Sen Sun, Pheng-Ann Heng, De-Shen Xia
Pattern Recognition Letters archive Volume 29 Issue 2, January, 2008

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Introducción
• El objetivo del trabajo es presentar un modelo de Parametric Active Contour para object tracking (combinando enfoque region/contour based) ,basado en matching degree image según los object contour points • Se tiene como supuesto que el movimiento de los objetos es continuo y de velocidad limitada, lo que implica que el cambio entre dos frames consecutivos no es muy grande • Los distintos enfoques de object tracking se pueden clasificar en:
• Region-Based: el tracking se realiza basado en medidas de similitud de las regiones de losobjetos • Contour-Based: se hace la detección del objeto una vez. El tracking se realiza obteniendo el contorno en el frame actual utilizando un contorno inicial, del frame anterior

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Introducción
• La idea del object tracking basado en el matching de object contour points, es encontrar la posición en el frame actual de los object contour points del frame anterior
• Debido a que no hay grandesvariaciones en frames consecutivos, la búsqueda de los contour points se puede limitar por una banda

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Método de Tracking Propuesto

Diagrama de flujo del método propuesto

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Generación del narrow band
• Debido al supuesto de que el movimiento de los objetos es pequeño entre frames consecutivos, entonces el movimiento del object contour se limita en una vecindad definida por unabanda
• Esta banda es generada con el método narrow band que es parte de los métodos de level set

• La idea es evitar ir calculando la superficie de level set constantemente, para ello narrow band actualiza la superficie alrededor del nivel zero (por dentro y por fuera del contorno) • En un comienzo, el narrow band es generado a partir de un object contour inicial
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Generación del narrowband
• Generación del narrow band
• Se genera según el método de [Cheng,2004] • Los puntos blancos son puntos de contorno del objeto

• Las regiones de color representan las vecindades de puntos cercanos entre sí
• El radio de la vecindad quedará determinado por el desplazamiento del objeto en frames consecutivos • En este paper se supone que el desplazamiento del objeto va a ser menor a 5pixeles, por lo que el radio del narrow band es de 5 pixeles 6

Narrow Band

Generación del Matching Degree Image
1. Se construye un feature space según intensidad, textura, etc 2. Se calcula el matching degree (���� ��, �� ) entre cada punto del narrow band y los puntos de contorno cercanos
• Los puntos del narrow band son puntos del frame actual • Los puntos de contorno cercanos son puntosdel frame anterior

3. Luego de obtener todos los matching degree para cada punto, se obtiene el optimal matching degree de dicho punto.
• El optimal matching degree es considerdo como el feature matching degree

4. Finalmente al optimal matching degree se le agrega información del gradient image del frame actual.
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• Una vez obtenidos los optimal matching degree para cada punto del narrowband, se tiene la matching degree image

Generación del Matching Degree Image
• Se tienen las siguientes definiciones:
• Feature Image: ���� (�� = 1, … , ��) (intensidad, textura, etc) • Feature Space: �� = ��1 , ��2 , … , ����

• En este paper se utiliza la información de intensidad para poder construir el feature space, esto se debe a que la iluminación y la posición del objeto varíanpoco entre frames consecutivos

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Generación del Matching Degree Image
• Cálculo del feature matching degree:
• De acuerdo al supuesto que hacen los autores sobre las variaciones entre frames consecutivos, el desplazamiento de los contour points es menor a 5 pixeles. Debido a esto, se va a trabajar con los 3 object contour points que tengan la menor distancia euclidanea respecto al punto...