While solving the tracking of objects for infrared range images the obtaining of the necessary volume relevant basis for neuron network training is problematic enough. The main obstacles are the absence of the far infrared range images base and the complexity of calibration of cameras of various manufacturers for composing the base. Due to these causes and the complexity of marking the borders of the given range objects using the neuron networks, at the moment, is not expedient. In the paper the principles of object tracking on the infrared range images, based on obtaining the key points using the SIFT, SURF, ORB algorithms, have been considered. The specific features of the given methods have been distinguished, and also, the specifics of far infrared range images and of the objects observed on it, has been emphasized. The analysis of the approaches to preserve the features of tracking an object in transition to a new frame of a video image has been performed, their main advantages and disadvantages have been revealed. Based on the obtained results the modernization of the tracking algorithm using the Jarvis algorithm modification has been proposed. The estimation of the influence on speed of additional processing in the tracking algorithm has been experimentally performed. The proposed approach to tracking an object on the infrared image, composed on the ORB algorithm key points and the application of the modified Jervis algorithm, is invariant to turns and scaling of the sought for object and allows to watch it in conditions of high nonhomogeneity of the background and presence of similar objects. The application of the developed algorithm permits to avoid a considerable loss of speed with a significant increase of the object tracking efficiency.
При решении задачи сопровождения объектов для изображений ИК-диапазона получить релевантную базу необходимого объема для обучения нейронной сети достаточно проблематично. Основными помехами являются отсутствие базы изображений дальнего ИК-диапазона и сложность калибровки оборудования камер разных производителей для составления базы. Вследствие этих причин и сложности разметки границ объектов данного диапазона использование нейронных сетей на сегодняшний день нецелесообразно. В работе рассмотрены принципы сопровождения объекта на изображениях ИК-диапазона, которые основаны на получении ключевых точек с помощью алгоритмов SIFT, SURF, ORB. Выделены особенности данных методов, а также отмечена специфика изображений дальнего ИК-диапазона и наблюдаемых на нем объектов. Проанализированы подходы для сохранения признаков сопровождаемого объекта при переходе к новому кадру видеоизображения, выявлены их основные преимущества и недостатки. На основе полученных результатов предложена модернизация алгоритма сопровождения с использованием модификации алгоритма Джарвиса, позволяющая повысить качество слежения за объектом. Экспериментально проведена оценка влияния дополнительной обработки в алгоритме сопровождения на быстродействие. Предложенный подход к сопровождению объекта на ИК-изображении, составленный на основе ключевых точек алгоритма ORB и применения модифицированного алгоритма Джарвиса, инвариантен к поворотам и масштабированию искомого объекта и позволяет отслеживать его в условиях высокой неоднородности фона и при наличии похожих объектов. Применение разработанного алгоритма дает возможность избежать существенной потери быстродействия и значительно повысить при этом эффективность сопровождения объекта в среднем на 20 %. При этом данная модификация потребовала менее 3 % дополнительного времени обработки по сравнению с методом сохранения точек объекта.