A Real-Time, Semi-Automatic method for target tracking window initialization in Thermal Imagery

يتعلق الاختراع الحالي بكون بدء التتبع حرج جداً بالنسبة للتبع حيث يحدد ماذا سيتتبع جهاز التتبع. وبالتالي، يمكن أن تتسبب أي معلومة غير هامة أو خاطئة، أي أجزاء من الأجسام مماثلة للخلفية العامة أو رقعات من الخلفية، في سمات متكررة أو مظهر خادع الذي يمكن أن يتسبب في خسائر تتبع مبكرة. لتحقيق التتبع طويل المدى، يتم تقديم منهجية بدء تتبع شبه آلية في الزمن الحقيقي للصورة بالأشعة تحت الحمراء حيث تأخذ إحداثي صورة واحدة كمدخل، ثم تنشئ مربع احاطة هدف للقسم الأكثر بروزاً. يتم تصميم الاختراع الحالي لتطبيقات الزمن الحقيقي حيث لا يمكن تجنب مدخل المستخدم الخاطئ . وبالتالي، يكون الاختراع الحالي صديق للمستخدم بسبب مقدرته على معادلة الخطأ، أي يمكن أن يتم تحقيق نفس بدء التتبع بالضبط حتى إذا تشتت إحداثي المدخل المعطى؛ وأيضاً يعزز أداء خوارزمات تتبع متعددة فيما يتعلق بعدد الاطارات حيث يتم تحقيق التتبع الناجح حيث يتم الحصول على أهداف أكثر تمييزاً. تجعل التكلفة الحسابية المنخفضة جداً وتطلب إحداثي نقطة فقط كمدخل بالقرب من الهدف هذا النهج مفضل في تطبيقات التتبع في الزمن الحقيقي. Track initialization is very critical for tracking since it determines what to track for the tracker. Therefore, any insignificant or false information, i.e. parts of objects similar to common background or patches from background, may result in redundant features or deceptive appearance that can cause premature track losses. To achieve long-term tracking, a real-time, semi-automatic track initialization methodology for IR images is proposed which takes a single image coordinate as input, then generates target bounding box for the most salient segment. The present invention is designed for real-time applications in which erroneous user input is unavoidable. Therefore, the present invention is user friendly due to its error compensation capability, i.e. exactly same track initialization can be achieved even if the given input coordinate scatters; and also boosts performance of several tracking algorithms in terms of the number of frames in which successful tracking is achieved since better discriminative targets are obtained. Very low computational cost and requirement of only a point coordinate as input in the vicinity of the target make this approach preferable in real-time tracking applications.