Каталог ссылок по теме магистерской работы

Составитель: Середа Андрей Александрович

Тема работы: "Автоматизированная система распознавания видеозаписей спортивных соревнований"

Специализированные сайты и порталы

1. Научно-популярный online-журнал "Графика и Мультимедиа"
   http://cgm.graphicon.ru/
   Содержит много статей, посвященных компьютерной графике, машинному зрению и обработке изображений

2. Цифровая библиотека лаборатории Компьютерной графики при ВМК МГУ
   http://library.graphicon.ru/catalog/
   Содержит много статей, посвященных компьютерной графике, машинному зрению и обработке изображений, в том числе и англоязычных

3. Institute for Computer Graphics and Vision
   http://www.icg.tu-graz.ac.at/
   Здесь собрано множество материалов по распознаванию видео и компьютерной графике

4. Vision Interface portal
   http://www.visioninterface.net/
   Здесь собрано множество материалов по распознаванию изображений и видео

5. The British Machine Vision Association
   http://www.bmva.ac.uk/
   Сайт Британской ассоциации машинного зрения. Здесь содержится множество материалов по машинному зрению, в частности, в разделе "Conferences & meetings".

6. Imaging, Robotics, and Intelligent Systems Laboratory, The University of Tennessee
   http://imaging.utk.edu/
   Здесь собрано множество материалов по распознаванию изображений и видео

7. Image Processing & Intelligent System Lab
   http://ipis.cau.ac.kr/
   Здесь собрано множество материалов компьютерной графике, в т.ч. распознаванию изображений и видео

8. The Computer Vision Homepage
   http://www.cs.cmu.edu/~cil/vision.html
   Сайт, посвященный компьютерному зрению. Содержит множество ссылок на публикации и ресурсы по теме.

9. Computer Vision Home Page
   http://www.gavrila.net/Computer_Vision/computer_vision.html
   Еще один сайт, посвященный компьютерному зрению. Содержит публикации по теме.

Персональные сайты специалистов

1. Louis-Philippe Morency's Home Page
   http://people.csail.mit.edu/lmorency/
   На сайте есть материалы по отслеживанию людей на видеозаписях.

2. Rachid Deriche
   http://www-sop.inria.fr/odyssee/team/Rachid.Deriche/index.en.html
   На сайте собрано более 200 публикаций, связанных с машинным зрением.

Разделы сайтов и порталов, связанные с темой

1. Keith Price Bibliography Annotated Computer Vision Bibliography: Table of Contents
   http://iris.usc.edu/Vision-Notes/bibliography/contents.html
   Собрание аннотированных ссылок на публикации по теме машинного зрения с возможностью поиска по ключевым словам.

2. The Condensation Algorithm Home Page
   http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/CVonline/LOCAL_COPIES/ISARD1/condensation.html
   Страница посвящена алгоритму конденсации, производящему сегментацию изображений.

3. Machine vision - Wikipedia, the free encyclopedia
   http://en.wikipedia.org/wiki/Machine_vision
   Статья Wikipedia, посвященная машинному зрению

4. Open Directory - Computers: Artificial Intelligence: Vision
   http://dmoz.org/Computers/Artificial_Intelligence/Vision/
   Раздел каталога dmoz, посвященный машинному зрению.

5. Computer Vision in the Yahoo! Directory
   http://dir.yahoo.com/Science/Computer_Science/Computer_Vision/
   Раздел каталога Yahoo, посвященный машинному зрению.

6. CVonline - Compendium of Computer Vision
   http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/CVonline/
   On-line энциклопедия, посвященная машинному зрению.

Собственные материалы

1. Сборник трудов первой международной студенческой научно-технической конференции "Информатика и компьютерные технологии 2005"
   http://cs.donntu.ru/studconf/CS_2005_Proceedings.pdf
   В этом сборнике представлен мой доклад на тему "Разработка автоматизированной системы анализа видеозаписей спортивных соревнований"

Материалы из смежных областей

1. GotAI.NET - Материалы - Нейронные сети
   http://www.gotai.net/documents-neural_networks.aspx
   Подборка книг в электронном формате по нейронным сетям

Наиболее информативные статьи по теме

1. В. Вежневец. Введение в Computer Vision
   http://cgm.graphicon.ru/dlya_nachinayuschih/vvedenie_v_computer_vision.html
   Статься дает поверхностное, но обширное представление о методах компьютерного зрения

2. В. Гаганов, А. Конушин. Сегментация движущихся объектов в видео
   http://cgm.graphicon.ru/obzoryi/segmentatsiya_dvizhuschihsya_obektov_v_video_potoke..html
   В статье описана постановка задачи, описан метод вычитания из фона и метод фильтрации теней

3. D. Setterwall. Computerised Video Analys of Football - Technics and Commercial Possibilities for Football Coaching. Masters Thesis in computer science.
   http://cid.nada.kth.se/pdf/247.pdf
   Очень информативное исследование, посвященное изучению возможностей автоматизации анализа футбольного матча. Описаны основные подходы, существующие системы, основные алгоритмы, проведен анализ рынка подобных систем.

4. Tracking video objects in cluttered background. A. Cavallaro, O. Steiger, T. Ebrahimi.
   http://lts1pc19.epfl.ch/repository/Cavallaro2004_865.pdf
   В статье описан оригинальный эффективный гибридный алгоритм отслеживания объектов

5. V. Lumikero. Football Tracking in Wide-Screen Video Sequences. Master's Thesis in Computer Science at the School of Electrical Engineering, Royal Insitute of Technology
   http://www.nada.kth.se/utbildning/grukth/exjobb/rapportlistor/2004/rapporter04/lumikero_ville_04010.pdf
   В статье описан разработанный и реализованный прототип системы отслеживания футболистов, использующий 4 камеры, расположенные в одной точке стадиона

6. Moving Object Tracking in Video. Y. Wang, John F. Doherty, Robert E. Van Dyck
   http://www.itl.nist.gov/div892/pubs/aipr00.pdf
   В статье описан алгоритм выделения движущихся объектов, использующий волновое преобразование и алгоритм их отслеживания

7. А. Кравцов, В. Вежневец. Общая формулировка задачи внешней калибровки камеры
   http://cgm.graphicon.ru/obzoryi/obschaya_formulirovka_zadachi_vneshney_kalibrovki_kameryi.html
   В статье рассмотрена задача определения положения камеры по изображению, полученному с ее помощью

8. А. Кравцов, В. Вежневец. Основные решения P3P проблемы
   http://cgm.graphicon.ru/obzoryi/osnovnyie_resheniya_p3p_problemyi.html
   В статье приведено решение задачи определения положения камеры по изображению, полученному с ее помощью с использованием трех точек, принадлежащих объекту сцены

9. А. Кравцов, В. Вежневец. Основные решения P3P проблемы
   http://cgm.graphicon.ru/obzoryi/osnovnyie_resheniya_p3p_problemyi.html
   В статье приведено решение задачи определения положения камеры по изображению, полученному с ее помощью с использованием четырех и более точек, принадлежащих объекту сцены

10. А. Вежневец. Выделение связных областей в цветных и полутоновых изображениях
    http://cgm.graphicon.ru/metodyi/vyidelenie_svyaznyih_oblastey_v_tsvetnyih_i_polutonovyih_izobrazheniyah.html
    В статье описаны основные методы кластеризации, т.е. выделения однородных областей изображений

11. Background Information Fusion and its Application in Video Target Tracking. Y. Chen, C. Han, X. Kang
    http://www.fusion2004.foi.se/papers/IF04-0747.pdf
    В статье описан метод выделения фонового изображения из последовательности кадров и алгоритм выделения объектов на основе метода вычитания из фона

12. Gate-to-gate automated video tracking and location. S. Kang, J. Paik, B. R. Abidi
    http://imaging.utk.edu/publications/papers/2001/kang_asts01.pdf
    В статье кратко описано применение отслеживания объектов на основе метода вычитания из фона для отслеживания перемещения людей по терминалу аэропорта

13. F. Porikli, O.Tuzel. Object Tracking in Low-Frame-Rate Video
    http://www.merl.com/papers/docs/TR2005-013.pdf
    В статье описан метод отслеживания объектов с использованием кластеризации и наложения шаблонов в видеопоследовательностях с малой частотой кадров

14. Y. Gong. Integrated Object Detection and Tracking by Multiple Hypothesis Analysis
    http://www.nec.co.jp/techrep/en/r_and_d/a05/a05-no1/a013.pdf
    В статье описан алгоритм отслеживания объектов, рассматривающий при определении траекторий множество гипотез и выбирающий наиболее правдоподобные из них.

15. L. M. Fuentes, S. A. Velastin. People tracking in surveillance applications
    http://www.cvg.rdg.ac.uk/PETS2001/PETSFINALPDF/fuentes.pdf
    В статье описан еще один алгоритм отслеживания объектов. Сегментация основана на сравнении яркости изображения и фона. Применен оригинальный подход при отслеживании траекторий объектов.

16. M. Cristani, M. Bicego, V. Murino. Integrated Region- and Pixel-based Approach to Background Modeling
    http://www.sci.univr.it/~bicego/wmvc02.pdf
    В статье описан метод моделирования фонового изображения для неподвижной камеры

17. Detecting Moving Shadows: Algorithms and Evaluation. R. Cucchiara, M.M. Trivedi, I. Mikic, A. Prati
    http://imagelab.ing.unimo.it/pubblicazioni/pubblicazioni/pami_shadows.pdf
    Статья посвящена проблеме отсеивания теней объектов в процессе распознавания видеозаписи их движения

18. А. Конушин. Слежение за точечными особенностями сцены (Point feature tracking)
    http://cgm.graphicon.ru/obzoryi/slezhenie_za_tochechnyimi_osobennostyami_stsenyi_point_feature_tracking.html#2
    В статье описан метод слежения за объектами на основе точечных особенностей их изображений

19. J. Owens, A. Hunter, E. Fletcher. A Fast Model-Free Morphology-Based Object Tracking Algorithm
    http://www.bmva.ac.uk/bmvc/2002/papers/99/full_99.pdf
    В статье описан еще один метод отслеживания объектов, основанный на вычитании фона. В алгоритме не используются модели объектов.

20. Q. Zhu, Kwang-Ting Cheng, H. Zhang. SSD Tracking Using Dynamic Template and Log-polar Transformation
    http://lbmedia.ece.ucsb.edu/resources/ref/icme04.pdf
    В статье описан метод отслеживания частей объектов на основе сравнения с шаблонами по методу наименьших квадратов. Шаблоны вычисляются по предыдущему кадру.

21. Deria Graphics - краткий обзор существующих технологий захвата движения
    http://www.deria.ru/our_sci_invent_MoCap.php
    В статье описаны основные подходы к решению задачи захвата движения

22. D. Michael, B. Horst. Efficient Maximally Stable Extremal Region (MSER) Tracking
    http://www.icg.tu-graz.ac.at/pub/pdf/docvpr2006.pdf
    В статье описан метод отслеживания объектов или их частей на основе "Maximally Stable Extremal Region" (MSER)

23. Tracking for Learning an Object Representation from Unlabeled Data. R. Peter M., D. Michael, B. Horst
    http://www.icg.tu-graz.ac.at/Members/pmroth/pub_pmroth/pmroth06a.pdf
    В статье описан метод отслеживания объектов на основе MSER, совмещенный с самообучающимся алгоритмом построения их модели

24. On-line Learning of Unknown Hand Held Objects via Tracking. R. Peter M., D. Michael, B. Horst.
    http://www.icg.tu-graz.ac.at/Members/pmroth/pub_pmroth/pmroth06c.pdf
    В статье описан метод отслеживания объектов на основе вычитания фона, совмещенный с самообучающимся алгоритмом построения их модели

25. Model-Based Occlusion Handling for Tracking in Crowded Scenes. C. Beleznai, B. Frustuck, Bischof Horst, W. Kropatsch.
    http://www.icg.tu-graz.ac.at/Members/bischof/PUB_OcclusionHandling_Final_HACIPPR.pdf
    В статье описан метод отслеживания людей при большом количестве пересечений, основанный на быстром определнии сдвига областей изображения

26. P. Roman. Visual Traffic Surveillance Using Real-time Tracking
    http://www.prip.tuwien.ac.at/ftp/pub/publications/trs/tr71.ps.gz
    В статье описан метод контроля дорожного трафика. Отслеживание объектов основано на отслеживании внутренних точек объектов.

27. P. Roman. A comparison of visual feature tracking methods for traffic monitoring
    http://www.icg.tu-graz.ac.at/pub/pdf/pflugfelderOGAI2000
    Сравненительный анализ различных методов отслеживания, основанных на поиске особенностей изображений

28. A.P. Leung, S. Gong. An Optimization Framework for Real-Time Appearance-Based Tracking under Weak Perspective
    http://www.bmva.ac.uk/bmvc/2005/papers/149/paper149.pdf
    Описывается алгоритм отслеживания объектов на основе поиска фрагмента, наиболее близкого по преобразованию Хаара

Исходные тексты программ

1. Open Source Computer Vision Library
   http://www.intel.com/technology/computing/opencv/index.htm
   Страница библиотеки с открытым исходным кодом, содержащей функции, используемые при распознавании видео и изображений от Intel.

Сайты компаний-производителей

1. ProZone
   http://www.prozonesports.com/
   Сайт компании ProZone, производящей систему ProZone3

2. Sport Universal
   http://sport-universal.com/
   Сайт компании Sport Universal, производящей систему AmiscoPro

3. Информационно-тренажёрная система Zenit
   http://www.sportedu.ru/kafedra/zenit/index.html
   Стриница посвящена российской разработке ИТС "Zenit". Система решает ряд задач, в том числе, предназначена для нахождения физических характеристик движения хоккеистов по видеозаписям.