Probabilistisches Tracking mit dem Condensation Algorithmus

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1 Probabilistisches Tracking mit dem Condensation Algorithmus Seminar Medizinische Bildverarbeitung Axel Janßen Condensation - Conditional Density Propagation for Visual Tracking Michael Isard, Andrew Blake (Universität Oxford, Großbritannien) International Journal of Computer Vision 29(1),5-28 (1998) 3. Juli 2002

2 Agenda 1. Einführung 2. Stochastische Grundlagen 3. Videobeispiele 4. Ablauf des Algorithmus 5. Vergleich Condensation Algorithmus / Kalman Filter 6. Zusammenfassung Probabilistisches Tracking mit dem Condensation Algorithmus Folie 2

3 1. Einführung

4 Motivation Ziele Visuelle Verfolgung (visual tracking) eines Objektes in einer Videosequenz Effiziente Analyse In Echtzeit bzw. Möglichst nah an Echtzeit Hohe Fehlertoleranz Probabilistisches Tracking mit dem Condensation Algorithmus Folie 4

5 Mögliche Schwierigkeiten Objektveränderungen Position und Lage Beschaffenheit und Form Teilweise Überdeckung Temporäres Verschwinden des Objektes Umgebungsveränderungen Oft wechselnder Hintergrund Umgebung ist dem Objekt sehr ähnlich Beleuchtungsveränderungen innerhalb der Videosequenz Probabilistisches Tracking mit dem Condensation Algorithmus Folie 5

6 Lösungsansatz: Condensation-Algorithmus Conditional Density Propagation (for visual tracking) Nach Michael Isard und Andrew Blake (1998) Sehr erfolgreiches Verfahren in der Bildverarbeitung Hohe Geschwindigkeit (arbeitet in Echtzeit) Extrem robust Probabilistischer Ansatz: Aus der Vergangenheit lernen Erkenntnisse aus letzten Videobildern mit Daten des aktuellen Videobildes vergleichen Probabilistisches Tracking mit dem Condensation Algorithmus Folie 6

7 Vorstellbare medizinische Anwendung Aufnahme der Herzfunktion durch Ultraschall Echtzeit Videosequenz Starkes Rauschen => schwierige Analyse Condensation-Algorithmus zum Verfolgen und Hervorheben des zu untersuchenden Herzens Probabilistisches Tracking mit dem Condensation Algorithmus Folie 7

8 2. Stochastische Grundlagen

9 Stochastische Grundlagen Grundlegende Eigenschaften von Wahrscheinlichkeiten von Ereignissen a,b 0 P( a) 1 P ( a k ) = 1 k P( a) = 1 P( a) Zufallsvariable Repräsentiert Ereignisse Eintrittswahrscheinlichkeit soll berechnet werden a-priori Wahrscheinlichkeit Unbedingte Wahrscheinlichkeit eines Ereignisses a: P(a) Beispiel: P(Sechser beim Würfeln) = 1/6 a-posteriori Wahrscheinlichkeit Bedingte W keit eines Ereignisses A unter Beobachtung von b: P(a b) Beispiel: P(Sechser beim Würfeln Gerade Augenzahl) = 1/3 Probabilistisches Tracking mit dem Condensation Algorithmus Folie 9

10 Bayes Gesetz P( x y) = P( x y) P( y) = P( y x) P( x) P( y) x : Hypothese, Schlußfolgerung (es ist sonnig) y : Daten, Ursache (es sind 25 C) P(y) : W keit, daß an einem beliebigen Tag 25 C sind. P(x) : W keit, daß es sonnig ist. P(x y) : W keit, daß 25 C, also sonnig zutrifft. P(y x) : W keit, daß es an einem sonnigen Tag 25 C sind. P(x y) = P(y x) P(x) P(y x) P(x) = P(x y) P(y) Probabilistisches Tracking mit dem Condensation Algorithmus Folie 10

11 Bayes Gesetz - Anwendung x = y = vermutete Position des Objektes Bildinformation Schwierige Bestimmung: P(x y) Direkte Bestimmung der Objektposition im Bild Einfachere Bestimmung: P(y x) Entspricht die Bildinformation der vermuteten Position? P(x y) = P(y x) P(x) / P(y) = k P(y x) P(x) Probabilistisches Tracking mit dem Condensation Algorithmus Folie 11

12 3. Videobeispiele

13 Video: Hand- und Fingerbewegungen Umrandung des Objektes mit splines 1. Hand vor einfachem, weißem Hintergrund. 2. Hand vor komplexem Hintergrund. Probabilistisches Tracking mit dem Condensation Algorithmus Folie 13

14 Video: Blatt im Wind Zuverlässige Objektverfolgung vor einem dem Objekt sehr ähnlichem Hintergrund. auch bei zeitweisem / teilweisen Verschwinden des Objektes. Probabilistisches Tracking mit dem Condensation Algorithmus Folie 14

15 Video: Zeichnende Hand Rote Umrandung: Langsame Zeichenbewegung. Grüne Umrandung: Schnelle Skizzierbewegung. Blaue Umrandung: Pause - die Hand zeichnet nicht. Probabilistisches Tracking mit dem Condensation Algorithmus Folie 15

16 4. Ablauf des Algorithmus

17 Abbildung: Verfahrensschritte gewichtete Samples P(x t-1 ) Sampling P(x t ) Rauschen hinzufügen P(x t ) Beobachtungsdichte P(y t x t ) Gewichten P(x t y t ) Probabilistisches Tracking mit dem Condensation Algorithmus Folie 17

18 Abbildung: Wahrscheinlichste Objektposition Probabilistisches Tracking mit dem Condensation Algorithmus Folie 18

19 Schematischer Ablauf 0: Samples erzeugen Sample: Hypothese, wo sich das Objekt befindet 1: Samples gewichten 2: Nächster Zustand: 2.1: Vorhersag e 2.2: Glätten Probabilistisches Tracking mit dem Condensation Algorithmus Folie 19

20 Schritt 0: Samples erzeugen Zufallsmenge x 0 ( ) von Samples im Bild verteilen Verteilung der Samples Gleichverteilung Mit geeigneter P(x) Samples in einer vermuteten Region eng streuen 0: Samples erzeugen 1: Samples gewichten 2: Nächster Zustand: 2.1: Vorhersage 2.2: Glätten Probabilistisches Tracking mit dem Condensation Algorithmus Folie 20

21 Schritt 1: Samples gewichten P(x) mit P(y x) gewichten Distanz zwischen Hypothese und Bildinformation bestimmen d(x Sample,y Bild )? P(y x) 0: Samples erzeugen 1: Samples gewichten 2: Nächster Zustand: 2.1: Vorhersage 4. Vortrag: Erscheinungsbasierte 3D Objekterkennung (Andrea Wenning) 2.2: Glätten Probabilistisches Tracking mit dem Condensation Algorithmus Folie 21

22 Schritt 2.1: Vorhersage Sampleverteilung entspricht gegebener Wahrscheinlichkeitsverteilung P(x) aus dem vorhergehenden Schritt ( resampling ) Ziel: Objektverfolgung, daher: Probabilistische Erfassung der Bewegung Modell P(x t+1 x t ) P(x t+1 )? P(x t+1 x t ) P(x t ) 0: Samples erzeugen 1: Samples gewichten 2: Nächster Zustand: 2.1: Vorhersage 2.2: Glätten Probabilistisches Tracking mit dem Condensation Algorithmus Folie 22

23 Schritt 2.2: Glätten Nachteil des resampling : Sehr wahrscheinliche Samples tauchen sehr oft in der neuen Samplemenge auf Glättung durch normalverteiltes Rauschen 0: Samples erzeugen 1: Samples gewichten 2: Nächster Zustand: 2.1: Vorhersage 2.2: Glätten Probabilistisches Tracking mit dem Condensation Algorithmus Folie 23

24 5. Vergleich: Condensation Algorithmus / Kalman Filter

25 Kurz vorgestellt: Der Kalman Filter Löst das allgemeine Problem den Zustand eines zeitbedingten Prozess mit linearen stochastischen Differenzgleichungen zu bestimmen. Annahme einer Gaußverteilung Zwei Schritte Voraussage: Time Update Voraussage des Zustands Voraussage der Kovarianzmatrix Anpassung: Measurement Update Probabilistisches Tracking mit dem Condensation Algorithmus Folie 25

26 Kalman-Filter versus Condensation Ein Schätzwert Menge an Samples Normalverteilung Geschlossene Lösung Beliebige Verteilung Annäherung durch Samples Matrixinversion Einfache Berechnung Probabilistisches Tracking mit dem Condensation Algorithmus Folie 26

27 Videobeispiel: Tanzendes Kind Extrem unruhige Tanzbewegungen Hochgradig unruhiger Hintergrund Condensation Algorithmus mit 100 Samples / Schritt Probabilistisches Tracking mit dem Condensation Algorithmus Folie 27

28 Vergleich der Verfahren (Videobeispiel) Links: Condensation Algorithmus Erfolgreiches Verfolgen der Tänzerin bei nur 100 Samples / Bild Rechts: Kalman Filter Anfänglich erfolgreich Bald gestört durch Hintergrund und Geschwindigkeit der Bewegungen Probabilistisches Tracking mit dem Condensation Algorithmus Folie 28

29 6. Zusammenfassung

30 Zusammenfassung (1) Condensation = Conditional Density Propagation (for visual tracking) Stochastik Zufallsvariable a-priori / a-posteriori Wahrscheinlichkeiten Bayes-Gesetz Samples = Hypothesen Kalman Filter Probabilistisches Tracking mit dem Condensation Algorithmus Folie 30

31 Zusammenfassung (2) Ziel des Condensation Algorithmus Identifizierung eines Objekts in einer Videosequenz Probabilistischer Ansatz Grundlage: Bayes Theorem Repräsentation der Wahrscheinlichkeitsverteilung an Samplestellen Vergleich mit aktuellen Bilddaten Fortwährende Anpassung der Wahrscheinlichkeitsverteilung Kompromiss Viele Samples => Hohe Genauigkeit = Hoher Aufwand an Rechenzeit Wenige Samples = Geringere Genauigkeit = Real Time Probabilistisches Tracking mit dem Condensation Algorithmus Folie 31

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