une nouvelle discussion sur le suivi d'objet

Bonjour tout le monde;
je vais ouvrir une nouvelle discussion sur le suivi d'objet

alors pour determiner le parametre de mouvement d'une image j'ai basé sur l'article de Hager and Belhumer " Efficient Region tracking with Parametric Models of Geometry and Illumination"

a partir de cette article je peux calculer le parametre de mouvement a partir d'une formule qui est existe dans la page 7 l'equation (13)

http://www.imagup.info/images/06/1193246281_jacobi.JPG

Avec M est matrice de jacobienne
quelqu'un a deja connaitre quelque information sur cette methode

ce que je veux maintenant c'est de comprendre bien la methode apres de le comprendre

Merci d'avence

Bonsoir,

calculer l'inverse d'une matrice n'est pas une opération rapide ni fiable, dans le sens où l'inverse n'existe pas toujours :(
Cette équation est très simple, ton problème ici de savoir comment on remplit une matrice de Jacobi (ou matrice Jacobienne). Pour ma part je ne l'ai jamais fait, mais regarde à tout hasard dans l'incontournable "Numerical Recipes".

Salut,

Je confirme que calculer l'inverse d'une matrice n'est pas recommandé.
En revanche dans cette exemple,
(Mt.M)-1.Mt correspond à la pseudo-inverse de M qui, si je me rappele bien mes cours de maths, aura moins de problème d'inversibilité (Il faut simplement rang(M)<=rang(M²) , tjs selon mes souvenirs...).

Tu peut utiliser la fonction pinv sou matlab, sinon tu doit pouvoir trouver facilement des fonctions similaires pour tous les langages.

A+.

Citation:

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ton problème ici de savoir comment on remplit une matrice de Jacobi (ou matrice Jacobienne).

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effictivement mon probleme c'est comment je peux calculer la matrice jacobienne

puisque le calcule de jacobienne d'image relie les variation de l'intensité lumineuse en fonction des parametere de mouvement puis de la calcul des la pseudo inverse de cette Matrice
Merci d'avence

Comment remplir la matrice jacobienne est indiqué au paragraphe 2.2 ( 2 lignes en dessous)

Pour calculer une jacobienne dans ce genre de probleme il suffit sumplement de dériver la fonction de l'article par rapport aux paramètres recherchés.
La fonction ici est SSD.

Citation:

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Envoyé par briqueabrac

Comment remplir la matrice jacobienne est indiqué au paragraphe 2.2 ( 2 lignes en dessous)

Pour calculer une jacobienne dans ce genre de probleme il suffit sumplement de dériver la fonction de l'article par rapport aux paramètres recherchés.
La fonction ici est SSD.

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j'ai pas bien compris
avez vous quelque explication sur la fonction SSD ?
et comme ja peux remplir la matrice jacobienne parcequedans l'article c'est pas bien expliquer?

PS: je vais la programmation sous matlab

Merrci D'avence

SSD c'est la fonction distance au carré. On l'utilise dans l'article pour suivre les points.

On suppose qu'une région autour d'un point dans une image correspond à une autre région dans une autre image.

On suppose aussi que cette région n'a pas la même forme dans les deux images, on cherche donc une transformation f.
Pour trouver f, on doit faire l'hypothèse d'un modèle géométrique. Le nombre n de paramètres mu représentant le modèle est défini par le développement de Taylor de la fonction f.

Dans la méthode, on ne dérive pas SSD en entier mais simplement le terme représentant la région transformée par f.
Par composé des dérivées ce terme s'exprime par la multiplication entre la dérivée du niveau de gris de la région transformée et la dérivée de f.

La dérivée du niveau de gris est un vecteur 2 dimensions car on dérive en x et en y les niveaux de gris.
La dérivée de f est une matrice 2*n car on dérive f(x,y) en n paramètres.

et ca pour chaque pixel de la région...