Точность

Материал из Техническое зрение
(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
 
Строка 1: Строка 1:
  
Второе важнейшее свойство, которым должны, как правило, обладать алгоритмы
+
Важнейшее свойство, которым должны, как правило, обладать алгоритмы
 
обнаружения объектов на изображениях, можно определить как $\textit{точную локализацию }$объектов,
 
обнаружения объектов на изображениях, можно определить как $\textit{точную локализацию }$объектов,
 
подлежащих обнаружению, или контуров объектов, подлежащих измерению. Это
 
подлежащих обнаружению, или контуров объектов, подлежащих измерению. Это
 
означает, что необходимо не просто выделить объект, но и точно указать в
 
означает, что необходимо не просто выделить объект, но и точно указать в
системе координат изображения (или сцены) его положение и размеры в
+
системе координат изображения (или сцены) его положение и размеры. Под точной локализацией можно понимать знание о положении
каком-либо смысле. Несколько неясное толкование "локализации", данное
+
выше, связано с тем, что по сравнению со своей эталонной моделью объект
+
может быть заметно искажен геометрически, причем аналитическая модель
+
искажения может отсутствовать. Характерные примеры -  штриховой код,
+
находящийся на смятой упаковке, пятно на коже и т. п. В этих случаях
+
локализация объекта является нетривиальной задачей. В более простой
+
ситуации, при аналитически заданной с точностью до параметров геометрии
+
искажений, под точной локализацией можно понимать знание о положении
+
 
какой-либо характерной точки объекта и параметрах геометрии искажения
 
какой-либо характерной точки объекта и параметрах геометрии искажения
 
(поворот, аффинные коэффициенты, изгибы и др.). При этом встречающиеся
 
(поворот, аффинные коэффициенты, изгибы и др.). При этом встречающиеся
 
случаи ошибок локализации целесообразно разделить на две группы -  нормальные и аномальные ошибки.
 
случаи ошибок локализации целесообразно разделить на две группы -  нормальные и аномальные ошибки.
 +
 +
==Нормальная ошибка==
  
 
Нормальная ошибка -  это правильная локализация объекта с некоторой
 
Нормальная ошибка -  это правильная локализация объекта с некоторой
Строка 27: Строка 21:
 
параллаксах 3D-объектов субпиксельная привязка самым существенным образом
 
параллаксах 3D-объектов субпиксельная привязка самым существенным образом
 
определяет точность измерения их пространственного положения.
 
определяет точность измерения их пространственного положения.
 +
 +
==Аномальная ошибка==
  
 
К аномальным ошибкам следует отнести ситуацию перепутывания объектов или
 
К аномальным ошибкам следует отнести ситуацию перепутывания объектов или

Текущая версия на 22:18, 20 февраля 2020

Важнейшее свойство, которым должны, как правило, обладать алгоритмы обнаружения объектов на изображениях, можно определить как $\textit{точную локализацию }$объектов, подлежащих обнаружению, или контуров объектов, подлежащих измерению. Это означает, что необходимо не просто выделить объект, но и точно указать в системе координат изображения (или сцены) его положение и размеры. Под точной локализацией можно понимать знание о положении какой-либо характерной точки объекта и параметрах геометрии искажения (поворот, аффинные коэффициенты, изгибы и др.). При этом встречающиеся случаи ошибок локализации целесообразно разделить на две группы - нормальные и аномальные ошибки.

[править] Нормальная ошибка

Нормальная ошибка - это правильная локализация объекта с некоторой позиционной или параметрической неточностью, характеризуемой количественными оценками. Для объектов, характеризуемых габаритными размерами, большими чем\linebreak $(3\times 3)\div (5\times 5)$ элементов изображения, позиционные нормальные ошибки могут быть значительно меньше размера элемента изображения, уменьшаясь с величиной объекта. В этом случае принято говорить о $\textit{субпиксельной локализации}$, или $\textit{субпиксельных измерениях}$. Это особенно важно для задач стереообнаружения, так как при малых параллаксах 3D-объектов субпиксельная привязка самым существенным образом определяет точность измерения их пространственного положения.

[править] Аномальная ошибка

К аномальным ошибкам следует отнести ситуацию перепутывания объектов или возникновение артефактов, что связано с фатальными количественными ошибками позиционирования или просто ложным обнаружением. Требования по исключению или ограничению уровня аномальных ошибок составляют очень важную часть требований к алгоритмам обнаружения.

Заметим также, что требования по точности предъявляются и к алгоритмам обработки изображений низкого уровня. Например, во многих измерительных задачах фильтры, устраняющие помехи, не должны при этом существенно изменять видимое положение контуров объекта. Требование "сохранения краев" или, в более общем виде, сохранения неизменными измеряемых характеристик полезного сигнала является принципиальным требованием "по точности", предъявляемым в машинном зрении к алгоритмам нижнего уровня, поскольку, если данные были "испорчены" уже на нижнем уровне обработки, то на более высоких уровнях анализа никакие самые совершенные математические методы помочь не смогут, и задача в целом не будет решена с необходимой точностью.

[править] Полезные ссылки

  1. ☝ К началу
  2. ☜ Требования к алгоритмам машинного зрения
Личные инструменты
Пространства имён

Варианты
Действия
Навигация
Инструменты