Велики број примена у компјутерској визији (енг. computer vision) користи процесирање видеа где се одређене карактеристичне тачке на видеу детектују и прате. Те карактеристичне тачке се на енглеском језику називају feature-и.
Ево неколико различитих примена праћења feature-a:
• Праћење објеката
• Стабилизација слике камере
• Реконструкција 3D облика
• Специјални филмски ефекти
Праћење feature-a се обично ради на видео секвенци која пружа информацију на нивоу сваког фрејма где су помераји позиција објеката између два суседна фрејма релативно мали. Та чињеница као и још неке претпоставке омогућују праћење feature-a. Праћењем више feature-a и исцртавањем вектора помераја добија се слика кретања која се на енглеском назива sparse optical flow. Естимирањем optical flow-a између видео фрејмова може се добити представа о брзинама објеката на видеу.
Праћење feature-a
Естимација optical flow-a се користи и да карактерише кретање објеката на видео стриму у системима праћења (на пример праћења возила као на слици испод).
Горњи пример праћења аутомобила на снимку је наведен само за бољу илустрацију. Овај пројекат ће више бити базиран на примерима који су наведени на следећем линку http://www.codeproject.com/Articles/840823/Object-Feature-Tracking-in-Csharp
Корисни линкови:
http://en.wikipedia.org/wiki/Optical_flow http://www.mathworks.com/discovery/optical-flow.html
Видео:
Напредна верзија пројекта:
http://www.codeproject.com/Articles/865935/Object-Tracking-Kalman-Filter-with-Ease