Arbeitsberatung der ITG Fachgruppe 3.1.2Matthias Fiedler, Gunter Scheller
13. Juni 2003Fakultät für Elektrotechnik und InformationstechnikFachbereich Elektronische Schaltungen und Systeme
Technische Universität Ilmenau
Matthias FiedlerMatthias Fiedler
1.Treffen (2003) der ITG FG 3.1.2
13. Juni 2003Berlin
Prozessorelemente für VektorfelderProzessorelemente für Vektorfelderzur zur
Bestimmung der Hausdorff-DistanzBestimmung der Hausdorff-Distanz
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Fakultät für Elektrotechnik und InformationstechnikFachbereich Elektronische Schaltungen und Systeme
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Kann die Qualität vonKann die Qualität vonGesichtserkennungstechnikenGesichtserkennungstechniken
durch die Nutzung von durch die Nutzung von DistanzvektorfeldernDistanzvektorfeldernverbessert werden ?verbessert werden ?
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1. Einleitung - Problemdarstellung
2. Hausdorff-Distanz als Ähnlichkeitskriterium
3. Konzept der iterativen Parameterextraktion
4. Möglichkeiten einer Hardware-Unterstützung
5. Zusammenfassung und Ausblick
GliederungGliederung
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1. Einleitung - Problemdarstellung
2. Hausdorff-Distanz als Ähnlichkeitskriterium
3. Konzept der iterativen Parameterextraktion
4. Möglichkeiten einer Hardware-Unterstützung
5. Zusammenfassung und Ausblick
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Prinzip der Gesichtserkennung im VideoPrinzip der Gesichtserkennung im Video
Videobild I
ModellM
M'
Ti (M)M'
it
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1. Einleitung - Problemdarstellung
2. Hausdorff-Distanz als Ähnlichkeitskriterium
3. Konzept der iterativen Parameterextraktion
4. Möglichkeiten einer Hardware-Unterstützung
5. Zusammenfassung und Ausblick
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Formale Definition der Hausdorff-Distanz (HD)Formale Definition der Hausdorff-Distanz (HD)
Hausdorff-Distanz: Maß für die Ähnlichkeit von Mengen
directed Hausdorff distance:
Hausdorff distance:
miIMhIiMm
minmax),(
)),(),,((max),( IMhMIhMIH
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Geometrische Interpretation der HDGeometrische Interpretation der HD
i
m
h(M,I)
i
mda
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Die Luminanztransformation - Die Luminanztransformation - Hinweis auf ein DGl-SystemHinweis auf ein DGl-System
min)()()(!
iLmpyyxx imim
oyxzsyxL ),(),(
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1. Einleitung - Problemdarstellung
2. Hausdorff-Distanz als Ähnlichkeitskriterium
3. Konzept der iterativen Parameterextraktion
4. Möglichkeiten einer Hardware-Unterstützung
5. Zusammenfassung und Ausblick
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Iterative Extraktion der Parameter von TIterative Extraktion der Parameter von T
Videobild I
ModellM
M'
Ti (M)M'it
Ti+1(M) M'
Parameterverfeinerung mit Hilfe der Distanzvektoren
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Affine Transformation -Affine Transformation -Superposition mehrerer VektoroperationenSuperposition mehrerer Vektoroperationen
f
e
y
x
b
ayxw
cossin
sincos
0
0),(
Nachzuführende Parameter a, b undNachzuführende Parameter a, b und (ggf. e, f) (ggf. e, f)
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Das Differential-GleichungssystemDas Differential-Gleichungssystem
Modell Videoausschnitt
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Das Differential-GleichungssystemDas Differential-Gleichungssystem
Grauwerte Kantenbild
miIMhIi
m
min),(
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1. Einleitung - Problemdarstellung
2. Hausdorff-Distanz als Ähnlichkeitskriterium
3. Konzept der iterativen Parameterextraktion
4. Möglichkeiten einer Hardware-Unterstützung
5. Zusammenfassung und Ausblick
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Motivation eines Hardware-EinsatzesMotivation eines Hardware-Einsatzes
• Fixpunkt der iterativen Parameteroptimierung sei der Parametersatz, der I' auf M am ähnlichsten abbildet
• Bestimmung des Vektorfeldes ermöglicht die Identifikation der Transformation T und somit die Verkürzung der Iterationszyklen • Es handelt sich um relativ einfache Operationen, die vielfach ausgeführt werden müssen
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Bestimmung der DistanzvektorenBestimmung der Distanzvektoren
miIMhIiMm
minmax),(
miIMhIi
m
min),(
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Anforderungen an einen DistanzprozessorAnforderungen an einen Distanzprozessor
• Speicherung der Eingangsdaten als Modell-Daten oder Distanzinformation• Ausgabe des Registers BestVector oder Weitergabe der Videodaten• Berechnung der Differenzvektoren und deren Norm• Timingkorrektur (No Operation)
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Konzept des ProzessorsystemsKonzept des Prozessorsystems
Image I,Expandiert
PE0
dx, dy, mp, (s, o)
PE1
dx, dy, mp, (s, o)
...
PEn
dx, dy, mp, (s, o)
PEn+1
dx, dy, mp, (s, o)
...
Vektorfeld
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Befehl HDistanceNorm
Eingangsdaten-register / Code
Ausgangsdaten-register / Code
Modelldaten-register
BestVector-register
ALUBetrag, Summe,
Differenz, Mode1
BestVector-Norm
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Befehl InitModelData
Eingangsdaten-register / Code
Ausgangsdaten-register / Code
Modelldaten-register
BestVector-register
ALUBetrag, Summe,
Differenz, Mode0
BestVector-Norm
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Befehl InitBestVector
Eingangsdaten-register / Code
Ausgangsdaten-register / Code
Modelldaten-register
BestVector-register
ALUBetrag, Summe,
Differenz, Mode0
BestVector-Norm
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Fakultät für Elektrotechnik und InformationstechnikFachbereich Elektronische Schaltungen und Systeme
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Befehl NOP
Eingangsdaten-register / Code
Ausgangsdaten-register / Code
Modelldaten-register
BestVector-register
ALUBetrag, Summe,
Differenz, Mode0
BestVector-Norm
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1. Einleitung - Problemdarstellung
2. Hausdorff-Distanz als Ähnlichkeitskriterium
3. Konzept der iterativen Parameterextraktion
4. Möglichkeiten einer Hardware-Unterstützung
5. Zusammenfassung und Ausblick
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ZusammenfassungZusammenfassung
• Das skalare Gütemaß der HD wird nur zur groben Identifikation der Anfangsbedingungen einer Feinsuche genutzt
• Zur die iterativen Parameterverfeinerung einer affinen Transformation soll ein Distanzvektorfeld dienen • Die Bestimmung der Distanzvektoren kann mit dem Einsatz von FPGAs sinnvoll beschleunigt werden
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AusblickAusblick
• Viele Fragen der softwareseitigen statistischen Auswertung sind noch ungeklärt, besonders die Anforderungen an die Qualität der Modellbildes
• Die Nutzbarkeit von zeitlich versetzt zur Verfügung stehenden Parametern ist untersuchen • Welche Parameter sind vorzugsweise aus welcher Erscheinungsform (Bild oder Kantendarstellung) zu extrahieren ?
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Vielen Dank für Ihre Vielen Dank für Ihre AufmerksamkeitAufmerksamkeit