Abstract Active vision hade dykt upp som ett nytt paradigm [l, 91 som integrerar vision med beteende genom att ha kontroll över kameraparametrarna. För att lösa en visionsuppgift har ett aktivt visionssystem förmågan att aktivt skanna den föränderliga miljön för att extrahera nödvändig information. Endast en del av en bild som är tenderad regionen av intresse behandlas för att extrahera information. Processen för att lokalisera den region som är av intresse för bearbetning med hög upplösning kallas foveation. De flesta av de nuvarande aktiva synsystemen har en enhetlig bild med låg upplösning och har kontroll över kameraparametrarna, i detta fall zoomning, för att erhålla data med hög upplösning. Tyvärr, zoomning resulterar i en liten tittarvinkel och kräver mer mekaniska operationer. I( är viktigt att ha en bred tittarvinkel eftersom den täcker en 1015-4651/96 $5,00 0 1996 IEEE Proceedings of ICPR '96 större synfält tillåter sökning efter regioner av intresse. De flesta av de nuvarande aktiva synsystem antingen i) har ett fönster som växlar mellan en bred tittarvinkel letar efter regioner av intresse och zooma in för hög upplösning liten tittarvinkel bearbetning; eller ii) har två fönster aktiva hela tiden, ett fönster för liten tittarvinkel hög upplösning bearbetning, och ett annat fönster för bred sikt vinkel letar efter regioner av intresse (rörelsedetektering). Alternativt, införandet av utrymme variant aktiva vision system i log polar utrymme möjliggör hög upplösning foveal visning,och en exponentiell minskning av upplösningen för samtidig periferi visning. I detta papper behandlar vi användningen av tlhe log polar karta för att spåra enstaka rörliga objekt i komplicerade bakgrunder och flera objekt spårning i enkla binära bilder. De övergripande målen i detta dokument är följande: 1. Tillämpa foveation metod för att utveckla ett spårningssystem för att aktivt spåra ett flytta objekt från ram till ram kontinuerligt i en komplicerad bakgrund. Använd metoden för att spåra flera objekt. Vi har genererat ett simulerat spårningssystem som använder det öppna loopstadiet utvecklat i vår foveationalgoritm [6]. Spårningssystemet spårar ett rörligt föremål från ram till ram i en inomhusscen. Föremålet spåras med hänsyn till objektets avstånd med avseende på den aktuella foveation punkten eller kamerans position. Gaussian brus läggs också till bilden för att testa robustheten i algoritmen. För flera objektspårningssystem delar vi in loggpolarkartan i fyra regioner: bevakad region, aktiv region, passiv region och halvsynlig region. Vid varje foveation görs en sökning i den aktiva regionen för att avgöra vilket objekt som ska spåras i nästa foveation. Tävlingen mellan objekt som ska foveated nästa baseras på i) storlek av objekt; ii) antal pixlar varje objekt flyttas; och iii) avstånd av objekt från fovea. Vinnaren är objektet 745
Ett annat program som använder multifoveation är spårning av rörliga objekt som föreslås av Lim Ref.
Tracking in a space variant active vision system
{'venue': 'Proceedings of 13th International Conference on Pattern Recognition', 'journal': 'Proceedings of 13th International Conference on Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}