Skip navigation
Please use this identifier to cite or link to this item: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/34609
Title: Optimizing local feature description and matching for realtime video sequence object detection
Other Titles: Оптимизация алгоритмов описания и сравнения локальных признаков изображений при детектировании объектов на видеопоследовательностях в реальном времени
Authors: Halavataya, K.
Sadov, V.
Головатая, Е. А.
Садов, В. С.
Keywords: материалы конференций
image processing
image feature extraction
computer vision
algorithm optimization
realtime object detection
Issue Date: 2019
Publisher: БГУИР
Citation: Halavataya, K. Optimizing local feature description and matching for realtime video sequence object detection / K. Halavataya, V. Sadov // Открытые семантические технологии проектирования интеллектуальных систем = Open Semantic Technologies for Intelligent Systems (OSTIS-2019) : материалы международной научно-технической конференции, Минск, 21 - 23 февраля 2019 г. / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники; редкол.: В. В. Голенков (гл. ред.) [и др.]. - Минск, 2019. - С. 269 - 272.
Abstract: The paper proposes an algorithm for local feature extraction, description and comparison on color images for semantic video sequence processing. One of the main problems in implementation of such an algorithm is its ability to work within realtime constraints. Asymptotic computational complexity for proposed algorithm is determined and local performance optimizations are introduced in order to enhance processing time. The optimized algorithm is able to compute local feature vectors and compare them across video frames in realtime, which simplifies further semantic analysis. В работе предложен алгоритм извлечения, описания и сравнения локальных признаков цветных изображений для семантической обработки видеопоследовательностей. Одна из решаемых задач-поддержка работы алгоритма в реальном времени. Для оценки и улучшения производительности проведён анализ асимптотической вычислительной сложности, а также предложены оптимизации. Оптимизированный алгоритм позволяет вычислять вектора локальных признаков и сравнивать их между кадрами, а также может служить основой для дальнейшего семантического анализа.
URI: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/34609
Appears in Collections:OSTIS-2019

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Halavataya_Optimizing.PDF174,24 kBAdobe PDFView/Open
Show full item record


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.