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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3

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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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4

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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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Befehl NOP

Eingangsdaten-register / Code

Ausgangsdaten-register / Code

Modelldaten-register

BestVector-register

ALUBetrag, Summe,

Differenz, Mode0

BestVector-Norm

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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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