الفهرس 
IntroductionOnly 14 pages are availabe for public view
 |  | from | 105 |  |  |
| | | from | 105 | | |
Abstract
مع التقدم السريع في متطلبات تطبيقات الرؤية الحاسوبية اصبحت القدرة على معالجة الأجسام المتحركة و المتغيرة ضرورة في نظام الرؤية الحاسوبية مثل تطبيقات المراقبة بالفيديو ، توجيه المركبات ذاتية الحركة ، التتبع الذكي للأجسام المتحركة ، التعرف الآلي على الأهداف ،... الخ . و يعتبر كشف الحركة هو أحد اهم المواضيع في الرؤية الحاسوبية وتم عمل أبحاث فيه على نحو واسع وبعمق ، و هو بالطبع ليس بالمهمة السهلة لعديد من الأسباب مثل : حركة الكاميرا ، و حركة الأجسام ، وتغير الإضاءة ، وتغير تركيب أو حجم أو شكل الجسم . عمليتا الكشف والتتبع بينهما صلة وثيقة حيث أن الكشف هو أساس للتتبع و كشف الجسم في الفيديو .وحتى الان لا يزال كشف الجسم و توقع الحركة وتتبع الجسم في الفيديو من مواضيع البحث النشطة .
تقسيم الفيديو من جهة الحركة يهدف إلى تفكيك الفيديو إلى أجسام متحركة و خلفية ثابتة، و هي مرحلة ضرورية في العديد من تطبيقات تتبع الفيديو مثل : الروبوتات ، تفتيش العيوب ، مراقبة الفيديو ، استرجاع الفيديو ، و مراقبة المرور , ولقد درس العديد من الباحثين مشكلة تقسيم الفيديو من جهة الحركة و اقترحوا خوارزميات كثيرة و التي تثبت الصلة بموضوع البحث , و مع ذلك ما زال أداء هذه الخوارزميات بعيد عن قدرة الإنسان على الإدراك ويستند هذا البحث على المساهمات التالية:
1. تم تقديم طريقة جديدة لكشف الأجسام المتحركة و الذي تقوم بتقليل الوقت الذي يستغرقه اكتشاف الأجسام المتحركة في الفيديو بصورة كبيرة و بالتبعية يقلل الوقت الذي تستغرقه عملية التتبع مع الاحتفاظ بنفس مستوى الدقة للطريقة الاصلية.
2. أظهرت النتائج أن الطريقة المقترحة قد قامت بتقليل وقت عملية الكشف بمتوسط84% وبنسبة خطأ حوالي 1% بالمقارنة بالطريقة الاصلية.
3. تقلل الطريقة المقترحة أيضا من تأثير الشوشرة على دقة كشف الأجسام المتحركة بالمقارنة بالطريقة الاصلية.
4. بالإضافة إلي ذلك تتغلب الطريقة المقترحة على مشكلة عدم توافر خلفية بدون أجسام متحركة والتي استغرقت الطريقة الاصلية حوالي 120 إطار لتتغلب على تأثيرها بينما استغرقت الطريقة المقترحة الخمس اطارات التدريبية الأولى فقط للتغلب عليها.
والرسالة تحتوي على ستة فصول كالتالي:
الفصل الأول: يشمل مقدمه للرسالة والمشكلة التي تعالجها الرسالة بما في ذلك من المحفزات والاسهامات التي تقدمها, ويشتمل على تقديم عن كشف الأجسام المتحركة بالفيديو وأنواعه (Frame differencing, Optical Flow, and Background Subtraction) ويتبعه ملخص و شرح لكل فصل.
الفصل الثاني: في هذا الفصل، استعرضنا تطور الطريقة الاصلية و صنفنا هذه التطورات إلى تطورات جوهرية، تطورات غير جوهرية، تطورات في الوقت المستهلك، و دمج مع الطرق الأخرى وكل هذا باستعراض لبعض الأبحاث السابقة المنشورة في هذا الموضوع.
الفصل الثالث: في هذا الفصل، اوضحنا نظام تتبع الأجسام المتحركة بالفيديو بمراحله المختلفة وبينا التحديات التي تواجه مرحلة تقسيم الفيديو من جهة الحركة والطرق المختلفة التي تستخدم لتقسيم الفيديو Frame differencing, Optical Flow, and Background Subtraction))
الفصل الرابع: في هذا الفصل، استعرضنا الطريقة الاصلية في هذه الرسالة (GMM)وقدمنا شرحا لخطواتها ثم استعرضنا الطريقة المقترحة لتقليل الوقت المستغرق في عملية كشف الأجسام المتحركة بطريقة (GMM).
الفصل الخامس: في هذا الفصل، تمت مناقشة النتائج للطريقة المقترحة مقارنة بنتائج الطريقة الاصلية وتم تطبيق الطريقتين على أربعة فيديوهات مختلفة وفيديو واحد عالي الجودة للوقوف على تأثير الشوشرة في الطريقتين و التغلب على مشكلة عدم توافر خلفية بدون أجسام متحركة، وبعد ذلك نقارن الطريقة المقترحة بطرق أخرى تستخدم أيضا لتقليل وقت كشف الأجسام المتحركة.
الفصل السادس: ويشتمل على خلاصة ما تم التوصل إليه من نتائج وكذلك بعض الاقتراحات لأعمال مستقبلية في تقسيم الفيديو في نظام تتبع الأهداف المتحركة.