Proyecto Fin de Carrera

Robótica, software y telecomunicaciones.

Algoritmo Predator — OpenTLD

Hace unos días leía en el Grupo de discusión de OpenKinect sobre un algoritmo de tracking(rastreo o seguimiento) revolucionario conocido como Predator Algorithm.

Predator usa una combinación de tracking + detección + ROI (Region Of Interest), y como sus autores comentan, el algoritmo aprende sobre la marcha.

En primer lugar debemos tener una captura del objeto a seguir, que se puede indicar en el momento que iniciamos el algoritmo, posteriormente escaneará cada frame buscando similitudes con el objeto que debe seguir, un vez se detectan objetos similares, se toman capturas de estos y se añaden en la base de datos, mientras tanto vamos obteniendo más y más capturas en la base de datos, se analizan las capturas y se clasifican como positivas o negativas en base a una restricciones que nosotros queramos, por ejemplo una ROI.

Cuando se tiene un número considerable de capturas, automáticamente descartamos las que aparecen con menos probabilidad, tanto de las negativas como de las positivas, creando un método muy robusto que “va aprendiendo” y mejorando.

En el siguiente vídeo se puede ver varias demostraciones de su potencial:

Pues bien, a los pocos dias se publicó el código con licencia GPLv3, lo que ha aumentado las espectativas sobre este nuevo algoritmo, ya que de este modo es posible que se porte a diversos entornos y entre todos podamos mejorarlo.

De momento se ha creado otro Grupo de Discusión  para OpenTLD, ya que el algoritmo Predator también se conoce como TLD (Tracking+Learning+Detection), y en dicho grupo ya hay gente con ganas de portarlo a GNU/Linux y MacOSX.

Uno de los mayores problemas de Predator es que hasta ahora sólo funciona bajo Windows con Matlab 2009a y archivos MEX, en el grupo de discusión comentaban sobre eliminar la dependencia con MatLab y pasarse a Octave.

También se puede encontrar más información en la página de uno de los desarrolladores.

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14 abril 2011 - Posted by | all | , , , , , , , ,

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