Программный комплекс «Интерактивная информационная...
-
Upload
tanek-rosales -
Category
Documents
-
view
65 -
download
0
description
Transcript of Программный комплекс «Интерактивная информационная...
Программный комплекс «Интерактивная информационная доска»
Дроздова Юлия
Текущее состояние доски
1
Интерактивная информационная доска
2
Схема программного комплекса
!
3
Обзор существующих решений
ARToolKit
4
Обзор существующих решенийОсновные критерии
сравненияARToolKit Layar
парадигма видеозрение GPS-координаты
Размещаемый доп. контент определяются разработчиком
• текстовая информация;• гиперссылки;• изображения(non free).
Процесс разработки приложения
• возможные трудности при компиляции;• требуются программистские навыки;• свобода действий разработчика.
• существуют спец. приложения для разработки;• не требуется программистских навыков;• ограничение свободы.
Основные недостатки
•Устаревшие алгоритмы•Распознавание монохромных изображений•Неосмысленный выбор изображений
•Точность идентификации положения точек расширения не удовлетворяет требованиям предметной области
5
Компонент обнаружения
Компонент распознавания
Изображение
Эталонные изображения
Сегменты для распознавания
?
Распознанные изображения
эталон
Компоненты обнаружения и распознавания. Принцип работы
6
Компоненты обнаружения и распознавания. Принцип работы
7
Распознаваемые маркеры
Информация о предлагаемых вакансиях (job)
Срочная информация(timed)
Информация о расписании(timetable)
Информация об успеваемости (marks)
Дополнительная информация(inf)
8
Исходное изображение Бинарное изображение Сегмент изображения
Компонент обнаружения маркеров
9
Сравнение алгоритмов бинаризации
Степень освещенности объекта
Адаптивная бинаризация Глобальная бинаризация
Вес пикселей равнозначен
Вес пикселей задан в соотв. с функцией Гаусса
Пороговое значение определенно средней яркостью изображения
Пороговое значение определенно эксперимент. путем
Слабое освещение(до 280 лк)
4,3% 60,5% 11,6% 2%
Офисное освещение(280-800лк)
42,4% 98,4% 36,4% 99,6%
10
Контуры на изображении
1
Дерево контуров
2 354
6
Обнаружение маркеров. Дерево контуров
7
11
Замкнутый контур
4 точки излома
Углы близкие к 90°
Одинаковые сегменты
1 2
4 3
90°
Обнаружение маркеров. Квадратный контур
12
Контуры на изображении
12 3
54
6
Дерево контуров
7
Обнаружение маркеров. Дерево контуров
13
Контуры на изображении
12 3
54
6
Дерево контуров
7
Обнаружение маркеров. Дерево контуров
13
Распознавание маркеров. Задача классификации
Особые точки изображения
Метод потенциальных функций
?
14
…
Распознаваемое изображение Эталонные изображения
Распознавание маркеров. Задача классификации
15
Формула расчета потенциала:
Формула фильтрации:
P
PDF=
Распознавание маркеров. Задача классификации
16
• Язык разработки Java, С++
• Используемая библиотека: OpenCV 2.4.3
• Устройства для тестирования: мобильные устройства на базе Android
• Объем тестовой выборки более 10000 изображений
• Характеристики выборки:▫ Угол обзора(до 80° от перпендикуляра к плоскости)▫ Масштаб (маркера занимает от 10% изображения)▫ Освещенность(офисное освещение и ниже)▫ Разрешающая способность видеокамеры(5mpx, 8mpx)
Реализация и тестирование
17
Тестирование
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5
0.600000000000001
0.700000000000001 0.8 0.9 105
10152025
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 1 2
9 11
40 0 0 0 0 0 0
1821 23
50 0 0 0 0 0 0
4
13
300 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1
Ошибки первого рода
jobtimedinfmarkstimetable
пороговое значение
мар
керы
, %
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5
0.600000000000001
0.700000000000001 0.8 0.9 10
20406080
100120
100 100
50
219 0 0 0
100 100
0 0
75
34 38
5 0
100 100 100 10086
63
140
100 10086
60
30
0
100 100 96
4016
3 1 0 0 0 0
Отвергнутые маркеры
jobtimedinfmarkstimetable
пороговое значение
мар
керы
, %
18
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5
0.600000000000001
0.700000000000001 0.8 0.9 10
20
40
60
80
100
120
0 0 0 0 0 0 0.24.8
8.8 7.42
100 100
79
57.8 59.6
38.4
26.8
91.6 0.2 0
ошибки отвергнутые маркеры
порог
Мар
керы
, %Тестирование. Усредненный результат
19
ОптимизацияПредыдущий кадр
Текущий кадр
?
job
jobmarks
20
Тестирование
0.600000000000001
0.700000000000001 0.8 0.9 10123456
0 0 0 0 00 0 0 0 00 0 0
5
00 0 0 0 00 0 0 0 0
Ошибки первого рода
jobtimedinfmarkstimetable
Пороговое значение
мар
керы
,%
0.600000000000001
0.700000000000001 0.8 0.9 10
4
8
12
16
20 0 0 0
30 0 0 0
6
0 1 0 0
14
02
0 00 0 0 0 0
Отвергнутые с маркеры
jobtimedinfmarkstimetable
Пороговое значение
Мар
керы
, %
0.600000000000001
0.700000000000001
0.8
0.9
1
0 20 40 60 80 100 120
Прирост производительности (в среднем)
отвергнутые маркеры ошибки
прирост, %
поро
г
0.600000000000001
0.700000000000001 0.8 0.9 10123456
1
5
0.600000000000001
Усредненный результат
ошибки отвергнутые маркеры
Пороговое значение
Мар
керы
, %
21
Тестирование
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5
0.600000000000001
0.700000000000001 0.8 0.9 105
1015202530
0.2 0.20.2
18.2 19.223.4 25
Ошибки первого рода
ORBBRISK
пороговое значение
мар
керы
,%
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5
0.600000000000001
0.700000000000001 0.8 0.9 10
20406080
100120 100
6082.8
295.4 1.2
0.600000000000001 0.4 0.2 0
100 100 99.688.4 81.4
47.631.2
20.86.6 0.4 0
Отвергнутые маркеры
ORBBRISK
пороговое значение
мар
керы
,%
22
•Были применены:▫Контурный анализ▫Метод потенциальных функций▫Особые точки изображения
•Классификация маркеров с точность до 100%•Отсев маркеров в худшем случае до 9%
Выводы
23
Дроздова ЮлияСтудент 4 курса кафедры МОВС ПГНИУ[email protected]
Спасибо за внимание