b*****t
发帖数: 9671 | 1 我刚刚看到了这个用来演示一种新的物体跟踪的算法的视频，它是一个博士论文里的一
部分。Zdenek Kalal是英国萨里大学的一个捷克学生。他演示的是他的神奇的精确定位
系统，这个系统几乎可以跟踪镜头里的任何物体，只要你能看见它，并把它选中。它能
做很多神情的事情。在这个视频中，他演示了通过摄像机拍摄他的手指、把他的手指选
做目标。系统于是就能精确的跟踪他的手指的动作。更令人惊奇的是，这个系统能够通
过分析物体的运动来完善跟踪算法。你能在很短的时间里教会它跟踪你的手指、面孔或
在高速公路上狂颠的轿车。有了这套系统，我们几乎真的可以实现”Minority Report
“那样的人机界面。就像微软Xbox的Kinect那样，而这个效果更好。
Kalal有12个视频来演示他的这套算法都能做什么。只要你有一个好的摄像头，把
这个软件装到计算机上、平板电脑上或手机里，它就能精确的定位跟踪你的前额上的一
个点、你的指尖、或你的眼睛。你把摄像头放到门外，它就能自动识别是你认识的人来
了，或警告你这是个陌生人。人们不用通过手就能简单的操控计算机。这项技术应用前
景广泛。
你可以从萨里大学的网站找到这个程序的代码，它是免费的。Kalal被授予了“
Technology Everywhere”奖学金作为嘉奖。
http://info.ee.surrey.ac.uk/Personal/Z.Kalal/tld.html |
l******n
发帖数: 11737 | 2 MIT一直在研究这玩意儿。我早就说过了，微软做kinect最终目标并不是游戏业，而是
作为将来windows应用的探路石。 |
k**0
发帖数: 19737 | 3 不错, 这学生很能下工夫. kinect也是差不多原理.
光线暗了肯定就不能用了. |
B********e
发帖数: 19317 | |
k**0
发帖数: 19737 | 5 那S应该不是深度, 单镜头无法算出3D深度吧
【在 B********e 的大作中提到】
: 俺好奇，这个深度是不是用宽度的变化来测量的呢？
|
p*****e
发帖数: 560 | 6 haha那个youtube视频最popular的回复是：
This could make porn movies so much better.
Report
【在 b*****t 的大作中提到】
: 我刚刚看到了这个用来演示一种新的物体跟踪的算法的视频，它是一个博士论文里的一
: 部分。Zdenek Kalal是英国萨里大学的一个捷克学生。他演示的是他的神奇的精确定位
: 系统，这个系统几乎可以跟踪镜头里的任何物体，只要你能看见它，并把它选中。它能
: 做很多神情的事情。在这个视频中，他演示了通过摄像机拍摄他的手指、把他的手指选
: 做目标。系统于是就能精确的跟踪他的手指的动作。更令人惊奇的是，这个系统能够通
: 过分析物体的运动来完善跟踪算法。你能在很短的时间里教会它跟踪你的手指、面孔或
: 在高速公路上狂颠的轿车。有了这套系统，我们几乎真的可以实现”Minority Report
: “那样的人机界面。就像微软Xbox的Kinect那样，而这个效果更好。
: Kalal有12个视频来演示他的这套算法都能做什么。只要你有一个好的摄像头，把
: 这个软件装到计算机上、平板电脑上或手机里，它就能精确的定位跟踪你的前额上的一
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y*******d
发帖数: 1765 | 7 kinect for windows SDK is going to be releases! |
z*i
发帖数: 58873 | 8 please elaborate
【在 p*****e 的大作中提到】
: haha那个youtube视频最popular的回复是：
: This could make porn movies so much better.
:
: Report
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z***e
发帖数: 5393 | 9 我觉得他这个没解决最关键的问题：what to track?
object tracking/recognition的一个难点是如何对凭空冒出来的一副图象中判断“哪
些”发生了变
化（因为所有像素都有变化），而不是对预先选好的一个小区域进行跟踪。
如果他这个没有那个选取的步骤，而是直接能识别移动的“有效”物体，那就可以和
kinnect媲美了。
【在 k**0 的大作中提到】
: 不错, 这学生很能下工夫. kinect也是差不多原理.
: 光线暗了肯定就不能用了.
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k**0
发帖数: 19737 | 10 嗯，所以我对KINECT的SDK挺感兴趣，应该很简单就能做得比他好
【在 z***e 的大作中提到】
: 我觉得他这个没解决最关键的问题：what to track?
: object tracking/recognition的一个难点是如何对凭空冒出来的一副图象中判断“哪
: 些”发生了变
: 化（因为所有像素都有变化），而不是对预先选好的一个小区域进行跟踪。
: 如果他这个没有那个选取的步骤，而是直接能识别移动的“有效”物体，那就可以和
: kinnect媲美了。
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w****a
发帖数: 186 | 11 这哥们做的东西本身很强，算法比较牛，支持物体形态的变化，速度也应该挺快，但他
解决的跟Kinect
不是一个问题。Kinect/PrimeSense是用来检测、跟踪3维物体的，一个人进到屋子里，
Kinect相关
的算法可以首先检测出来是个人然后再跟踪他；这个算法必须要首先让用户手动选一个
起始位置，然后
才能跟踪，而且还只有二维的。这个算法倒是可以用来改进立体摄像头的三维跟踪，但
也还是没有检测
的功能。
Report
【在 b*****t 的大作中提到】
: 我刚刚看到了这个用来演示一种新的物体跟踪的算法的视频，它是一个博士论文里的一
: 部分。Zdenek Kalal是英国萨里大学的一个捷克学生。他演示的是他的神奇的精确定位
: 系统，这个系统几乎可以跟踪镜头里的任何物体，只要你能看见它，并把它选中。它能
: 做很多神情的事情。在这个视频中，他演示了通过摄像机拍摄他的手指、把他的手指选
: 做目标。系统于是就能精确的跟踪他的手指的动作。更令人惊奇的是，这个系统能够通
: 过分析物体的运动来完善跟踪算法。你能在很短的时间里教会它跟踪你的手指、面孔或
: 在高速公路上狂颠的轿车。有了这套系统，我们几乎真的可以实现”Minority Report
: “那样的人机界面。就像微软Xbox的Kinect那样，而这个效果更好。
: Kalal有12个视频来演示他的这套算法都能做什么。只要你有一个好的摄像头，把
: 这个软件装到计算机上、平板电脑上或手机里，它就能精确的定位跟踪你的前额上的一
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R********n
发帖数: 417 | 12 他这个军事用途比较牛吧 把目标输入
剩下的就是无人机自动搞定了
【在 w****a 的大作中提到】
: 这哥们做的东西本身很强，算法比较牛，支持物体形态的变化，速度也应该挺快，但他
: 解决的跟Kinect
: 不是一个问题。Kinect/PrimeSense是用来检测、跟踪3维物体的，一个人进到屋子里，
: Kinect相关
: 的算法可以首先检测出来是个人然后再跟踪他；这个算法必须要首先让用户手动选一个
: 起始位置，然后
: 才能跟踪，而且还只有二维的。这个算法倒是可以用来改进立体摄像头的三维跟踪，但
: 也还是没有检测
: 的功能。
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s*i
发帖数: 388 | 13 we've implemented a similar application back in 2006. |
a****b
发帖数: 379 | 14 有一点疑问阿，看到熊猫那个片断，老人家转了个身，还能继续追踪么？基本可识别模
式都变了。 |
h**********y
发帖数: 1293 | 15 nothing really special, many similar techniques in literature.
It is a totally different thing with Kinect.
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【在 b*****t 的大作中提到】
: 我刚刚看到了这个用来演示一种新的物体跟踪的算法的视频，它是一个博士论文里的一
: 部分。Zdenek Kalal是英国萨里大学的一个捷克学生。他演示的是他的神奇的精确定位
: 系统，这个系统几乎可以跟踪镜头里的任何物体，只要你能看见它，并把它选中。它能
: 做很多神情的事情。在这个视频中，他演示了通过摄像机拍摄他的手指、把他的手指选
: 做目标。系统于是就能精确的跟踪他的手指的动作。更令人惊奇的是，这个系统能够通
: 过分析物体的运动来完善跟踪算法。你能在很短的时间里教会它跟踪你的手指、面孔或
: 在高速公路上狂颠的轿车。有了这套系统，我们几乎真的可以实现”Minority Report
: “那样的人机界面。就像微软Xbox的Kinect那样，而这个效果更好。
: Kalal有12个视频来演示他的这套算法都能做什么。只要你有一个好的摄像头，把
: 这个软件装到计算机上、平板电脑上或手机里，它就能精确的定位跟踪你的前额上的一
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Q*******o
发帖数: 43 | 16 好。我师弟。我上学时也做过类似课题，十年前。
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【在 b*****t 的大作中提到】
: 我刚刚看到了这个用来演示一种新的物体跟踪的算法的视频，它是一个博士论文里的一
: 部分。Zdenek Kalal是英国萨里大学的一个捷克学生。他演示的是他的神奇的精确定位
: 系统，这个系统几乎可以跟踪镜头里的任何物体，只要你能看见它，并把它选中。它能
: 做很多神情的事情。在这个视频中，他演示了通过摄像机拍摄他的手指、把他的手指选
: 做目标。系统于是就能精确的跟踪他的手指的动作。更令人惊奇的是，这个系统能够通
: 过分析物体的运动来完善跟踪算法。你能在很短的时间里教会它跟踪你的手指、面孔或
: 在高速公路上狂颠的轿车。有了这套系统，我们几乎真的可以实现”Minority Report
: “那样的人机界面。就像微软Xbox的Kinect那样，而这个效果更好。
: Kalal有12个视频来演示他的这套算法都能做什么。只要你有一个好的摄像头，把
: 这个软件装到计算机上、平板电脑上或手机里，它就能精确的定位跟踪你的前额上的一
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h**********y
发帖数: 1293 | 17 kinect最佳工作环境是全黑～主动式的。
【在 k**0 的大作中提到】
: 不错, 这学生很能下工夫. kinect也是差不多原理.
: 光线暗了肯定就不能用了.
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b*****i
发帖数: 849 | 18 这玩意我也会，就是自拍个视频，后期的时候再加个黄框框就好了
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【在 b*****t 的大作中提到】
: 我刚刚看到了这个用来演示一种新的物体跟踪的算法的视频，它是一个博士论文里的一
: 部分。Zdenek Kalal是英国萨里大学的一个捷克学生。他演示的是他的神奇的精确定位
: 系统，这个系统几乎可以跟踪镜头里的任何物体，只要你能看见它，并把它选中。它能
: 做很多神情的事情。在这个视频中，他演示了通过摄像机拍摄他的手指、把他的手指选
: 做目标。系统于是就能精确的跟踪他的手指的动作。更令人惊奇的是，这个系统能够通
: 过分析物体的运动来完善跟踪算法。你能在很短的时间里教会它跟踪你的手指、面孔或
: 在高速公路上狂颠的轿车。有了这套系统，我们几乎真的可以实现”Minority Report
: “那样的人机界面。就像微软Xbox的Kinect那样，而这个效果更好。
: Kalal有12个视频来演示他的这套算法都能做什么。只要你有一个好的摄像头，把
: 这个软件装到计算机上、平板电脑上或手机里，它就能精确的定位跟踪你的前额上的一
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O*****a
发帖数: 427 | 19 跟Kinect完全解决的两回事，Kinect的贡献主要是用结构光实时重建三维 |
p*f
发帖数: 982 | 20 这个就是目标跟踪。不知道那个视频世实时算的还是事后算的。
Kinect和这个完全不同。正像楼上所说，kinect的关键技术是结构光三维重建。具体来
说，就是投射出一个红外的光点阵列，在不同距离的目标反射回来的光点间距不同。通
过测量这个间距（或者其它参数），可以得到目标和光源之间的距离。因为是主动红外
光探测，环境的明暗、目标本身的颜色都对探测影响不大。 |
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w*******d
发帖数: 3714 | |
i****k
发帖数: 668 | 22 这跟导弹的地形匹配什么的有点像哦～
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【在 b*****t 的大作中提到】
: 我刚刚看到了这个用来演示一种新的物体跟踪的算法的视频，它是一个博士论文里的一
: 部分。Zdenek Kalal是英国萨里大学的一个捷克学生。他演示的是他的神奇的精确定位
: 系统，这个系统几乎可以跟踪镜头里的任何物体，只要你能看见它，并把它选中。它能
: 做很多神情的事情。在这个视频中，他演示了通过摄像机拍摄他的手指、把他的手指选
: 做目标。系统于是就能精确的跟踪他的手指的动作。更令人惊奇的是，这个系统能够通
: 过分析物体的运动来完善跟踪算法。你能在很短的时间里教会它跟踪你的手指、面孔或
: 在高速公路上狂颠的轿车。有了这套系统，我们几乎真的可以实现”Minority Report
: “那样的人机界面。就像微软Xbox的Kinect那样，而这个效果更好。
: Kalal有12个视频来演示他的这套算法都能做什么。只要你有一个好的摄像头，把
: 这个软件装到计算机上、平板电脑上或手机里，它就能精确的定位跟踪你的前额上的一
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k**0
发帖数: 19737 | 23 哦原来如此, 是红外线
【在 p*f 的大作中提到】
: 这个就是目标跟踪。不知道那个视频世实时算的还是事后算的。
: Kinect和这个完全不同。正像楼上所说，kinect的关键技术是结构光三维重建。具体来
: 说，就是投射出一个红外的光点阵列，在不同距离的目标反射回来的光点间距不同。通
: 过测量这个间距（或者其它参数），可以得到目标和光源之间的距离。因为是主动红外
: 光探测，环境的明暗、目标本身的颜色都对探测影响不大。
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u**l
发帖数: 2335 | |
f********8
发帖数: 69 | 25 发现老美的很多幽默都很冷。
【在 p*****e 的大作中提到】
: haha那个youtube视频最popular的回复是：
: This could make porn movies so much better.
:
: Report
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B********e
发帖数: 19317 | |
r********3
发帖数: 2998 | 27 moving object tracking，这是一个很老得topic了。
每年都是很多很多paper研究这个课题，都快几十年了。我也不评价啥了。
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【在 b*****t 的大作中提到】
: 我刚刚看到了这个用来演示一种新的物体跟踪的算法的视频，它是一个博士论文里的一
: 部分。Zdenek Kalal是英国萨里大学的一个捷克学生。他演示的是他的神奇的精确定位
: 系统，这个系统几乎可以跟踪镜头里的任何物体，只要你能看见它，并把它选中。它能
: 做很多神情的事情。在这个视频中，他演示了通过摄像机拍摄他的手指、把他的手指选
: 做目标。系统于是就能精确的跟踪他的手指的动作。更令人惊奇的是，这个系统能够通
: 过分析物体的运动来完善跟踪算法。你能在很短的时间里教会它跟踪你的手指、面孔或
: 在高速公路上狂颠的轿车。有了这套系统，我们几乎真的可以实现”Minority Report
: “那样的人机界面。就像微软Xbox的Kinect那样，而这个效果更好。
: Kalal有12个视频来演示他的这套算法都能做什么。只要你有一个好的摄像头，把
: 这个软件装到计算机上、平板电脑上或手机里，它就能精确的定位跟踪你的前额上的一
|
l*******G
发帖数: 1191 | 28 搞光力学测量的人N多年前就用所谓的散斑 (speckle)来测量物体的三维变化了，他们
用激光主要测量建筑或者机械结构的微小变化。改用普通光源并应用到tracking算是新
应用，理论上没有什么新东西。 |
w***y
发帖数: 572 | 29 呵呵，我也注意到了熊猫这个片段。
其实转个身pattern还是一样的,只不过左右掉了个
算法里肯定考虑到这个情况了
【在 a****b 的大作中提到】
: 有一点疑问阿，看到熊猫那个片断，老人家转了个身，还能继续追踪么？基本可识别模
: 式都变了。
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s******g
发帖数: 437 | 30
hahaha, 这个回复太牛了。
【在 p*****e 的大作中提到】
: haha那个youtube视频最popular的回复是：
: This could make porn movies so much better.
:
: Report
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s******g
发帖数: 437 | 31 有这个软件，加一个前置摄像头，跟踪手指头，所有显示屏都可以变成类似触摸屏了吧
，而且不用真的接触，悬空就可以了。
期待这个程序出来。
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【在 b*****t 的大作中提到】
: 我刚刚看到了这个用来演示一种新的物体跟踪的算法的视频，它是一个博士论文里的一
: 部分。Zdenek Kalal是英国萨里大学的一个捷克学生。他演示的是他的神奇的精确定位
: 系统，这个系统几乎可以跟踪镜头里的任何物体，只要你能看见它，并把它选中。它能
: 做很多神情的事情。在这个视频中，他演示了通过摄像机拍摄他的手指、把他的手指选
: 做目标。系统于是就能精确的跟踪他的手指的动作。更令人惊奇的是，这个系统能够通
: 过分析物体的运动来完善跟踪算法。你能在很短的时间里教会它跟踪你的手指、面孔或
: 在高速公路上狂颠的轿车。有了这套系统，我们几乎真的可以实现”Minority Report
: “那样的人机界面。就像微软Xbox的Kinect那样，而这个效果更好。
: Kalal有12个视频来演示他的这套算法都能做什么。只要你有一个好的摄像头，把
: 这个软件装到计算机上、平板电脑上或手机里，它就能精确的定位跟踪你的前额上的一
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s********g
发帖数: 26 | 32 算法对连续物体的识别下了很大功夫，有别与身体和脸通过时间进行转换，再转换成身
体。
【在 w***y 的大作中提到】
: 呵呵，我也注意到了熊猫这个片段。
: 其实转个身pattern还是一样的,只不过左右掉了个
: 算法里肯定考虑到这个情况了
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h****y
发帖数: 9234 | 33 这个不错,不过我觉得悬空触摸屏的优势在于炫和可以随意移动伸缩啥的.
但其实手老悬着会很累.有个东西搭着好点
【在 s******g 的大作中提到】
: 有这个软件，加一个前置摄像头，跟踪手指头，所有显示屏都可以变成类似触摸屏了吧
: ，而且不用真的接触，悬空就可以了。
: 期待这个程序出来。
:
: Report
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C**********e
发帖数: 3957 | 34 这样的课题
unidentified virable太多
要普及没个2，30年不现实 |
t*****c
发帖数: 334 | 35 个人感觉很牛啊！
仅仅只是用作触摸屏sensor太浪费了。
感觉这个可以用在像temerminator 里机器人用的目标跟踪识别，而且是个自我学习的
过程。目标转身或转换角度都可以保持被识别。
只要初始的时候对任何移动目标进行跟踪，机器人就可以获得类似人类或动物的识别能
力。
那位牛人评价一下吧。
Report
【在 b*****t 的大作中提到】
: 我刚刚看到了这个用来演示一种新的物体跟踪的算法的视频，它是一个博士论文里的一
: 部分。Zdenek Kalal是英国萨里大学的一个捷克学生。他演示的是他的神奇的精确定位
: 系统，这个系统几乎可以跟踪镜头里的任何物体，只要你能看见它，并把它选中。它能
: 做很多神情的事情。在这个视频中，他演示了通过摄像机拍摄他的手指、把他的手指选
: 做目标。系统于是就能精确的跟踪他的手指的动作。更令人惊奇的是，这个系统能够通
: 过分析物体的运动来完善跟踪算法。你能在很短的时间里教会它跟踪你的手指、面孔或
: 在高速公路上狂颠的轿车。有了这套系统，我们几乎真的可以实现”Minority Report
: “那样的人机界面。就像微软Xbox的Kinect那样，而这个效果更好。
: Kalal有12个视频来演示他的这套算法都能做什么。只要你有一个好的摄像头，把
: 这个软件装到计算机上、平板电脑上或手机里，它就能精确的定位跟踪你的前额上的一
|
R***a
发帖数: 41892 | 36 可以用来做暗杀
【在 t*****c 的大作中提到】
: 个人感觉很牛啊！
: 仅仅只是用作触摸屏sensor太浪费了。
: 感觉这个可以用在像temerminator 里机器人用的目标跟踪识别，而且是个自我学习的
: 过程。目标转身或转换角度都可以保持被识别。
: 只要初始的时候对任何移动目标进行跟踪，机器人就可以获得类似人类或动物的识别能
: 力。
: 那位牛人评价一下吧。
:
: Report
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l******n
发帖数: 11737 | 37 最主要不是做触摸屏senser
而是精英们做presentation时，终于不用激光笔和蹩脚的laptop遥控器了。 |
w***y
发帖数: 572 | 38 嗯，有道理，应该主要还是基于连续物体的跟踪识别。
如果选择跟踪物体花时间太长，跟踪物体已经变化太大，会不会找不到跟踪物了
【在 s********g 的大作中提到】
: 算法对连续物体的识别下了很大功夫，有别与身体和脸通过时间进行转换，再转换成身
: 体。
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r********9
发帖数: 1116 | 39 co-ask
how
【在 z*i 的大作中提到】
: please elaborate
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s******g
发帖数: 437 | 40
老悬着是累，不过手指弄脏屏幕，经常要擦也挺烦人。
对了，以前有个MIT的印度小子也做了个东西，跟这个有点象，谁能找到视频？有没有
用到产品上去啊？
【在 h****y 的大作中提到】
: 这个不错,不过我觉得悬空触摸屏的优势在于炫和可以随意移动伸缩啥的.
: 但其实手老悬着会很累.有个东西搭着好点
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s******g
发帖数: 437 | 41 对了，我觉得这个技术做（虚拟）触摸屏最大优点是成本低很多，现在摄像头多便宜。 |
o****o
发帖数: 8077 | 42 军用的造就开始用了吧
【在 R********n 的大作中提到】
: 他这个军事用途比较牛吧 把目标输入
: 剩下的就是无人机自动搞定了
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Y**N
发帖数: 2628 | 43 确实如此！
【在 l******n 的大作中提到】
: MIT一直在研究这玩意儿。我早就说过了，微软做kinect最终目标并不是游戏业，而是
: 作为将来windows应用的探路石。
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w***n
发帖数: 1084 | 44 看了这么多回帖发现基本没有懂行的。我不搞vision，但稍微知道一点。
tracking最大的问题是怎么在没有feature的情况下track。你看他所有的例子，基本都是有很好的feature的。就拿他那个手指来说，故意搞了3个手指扎成一堆，这个feature那是相当好的。但你要让他直接track手指任意运动形变，那估计他十有八九做不到。因为不能保证始终都有那么好的feature给你track，到处都是ambiguitiy。 |
w***n
发帖数: 1084 | 45 你再想想他为什么用熊猫做例子？这不是没有原因的。熊猫身上黑一块白一块的，那是相当好的feature啊。
他怎么不用白熊做例子？ |
p*******7
发帖数: 581 | |
h****y
发帖数: 9234 | 47 看来那哥们也是个会忽悠懂营销的主啊
有乔帮主的风范
是相当好的feature啊。
【在 w***n 的大作中提到】
: 你再想想他为什么用熊猫做例子？这不是没有原因的。熊猫身上黑一块白一块的，那是相当好的feature啊。
: 他怎么不用白熊做例子？
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w***n
发帖数: 1084 | 48 vision很多东西都这样。
在某些特殊情况下，它能work，可以解决若干问题。但放到generic case下，大部分情
况都不work。
唯一的特例是face tracking/recognition。一个原因是face的feature基本不会变，而
且feature非常很多。另一个原因是这个东西研究了非常多年了。 |
k**0
发帖数: 19737 | 49 这里懂的人其实很多, 只不过一GOOGLE就有答案的东西何必废时间去打字.
用单数码CAM能做到VIDEO里这样TRACKING已经是不错了
都是有很好的feature的。就拿他那个手指来说，故意搞了3个手指扎成一堆，这个
feature那是相当好的。但你要让他直接track手指任意运动形变，那估计他十有八九做
不到。因为不能保证始终都有那么好的feature给你track，到处都是ambiguitiy。
【在 w***n 的大作中提到】
: 看了这么多回帖发现基本没有懂行的。我不搞vision，但稍微知道一点。
: tracking最大的问题是怎么在没有feature的情况下track。你看他所有的例子，基本都是有很好的feature的。就拿他那个手指来说，故意搞了3个手指扎成一堆，这个feature那是相当好的。但你要让他直接track手指任意运动形变，那估计他十有八九做不到。因为不能保证始终都有那么好的feature给你track，到处都是ambiguitiy。
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w***n
发帖数: 1084 | 50 我不觉得。他这里的几个例子都是很well defined的problem。我甚至怀疑直接把SIFT稍微改改就能达到他这个结果。也就real time和learning算是个买点。(这点从他几篇文章的标题上也能看得出）
learning方面我不熟，就不评论了。
【在 k**0 的大作中提到】
: 这里懂的人其实很多, 只不过一GOOGLE就有答案的东西何必废时间去打字.
: 用单数码CAM能做到VIDEO里这样TRACKING已经是不错了
:
: 都是有很好的feature的。就拿他那个手指来说，故意搞了3个手指扎成一堆，这个
: feature那是相当好的。但你要让他直接track手指任意运动形变，那估计他十有八九做
: 不到。因为不能保证始终都有那么好的feature给你track，到处都是ambiguitiy。
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k**0
发帖数: 19737 | 51 VIDEO里可以看出他的LEARNING LOGIC很多是通过对比上X幅照片所TRACKING的颜色或多
边型来实现的, 你说的那几个problem是早就有解决方法的.
用这种对比法, 通过多CAM, 多角度对比会把TRACKING精度提高很多. CAM硬件(FPS)的
提高也会有很大帮助.
所以我说, 以低价硬件做到这样已经不错了.
SIFT稍微改改就能达到他这个结果。也就real time和learning算是个买点。(这点从他
几篇文章的标题上也能看得出）
【在 w***n 的大作中提到】
: 我不觉得。他这里的几个例子都是很well defined的problem。我甚至怀疑直接把SIFT稍微改改就能达到他这个结果。也就real time和learning算是个买点。(这点从他几篇文章的标题上也能看得出）
: learning方面我不熟，就不评论了。
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w***n
发帖数: 1084 | 52 为什么要用multiview？很多人做tracking也就是在single view上做，不见得要用multiview。
我也不理解为什么FPS有帮助。他又不是在拍高速运动的物体。这种程度的运动目前的FPS足够了，再高也没帮助。
单个camera而言，video quality还算不错的。而且他后面几个例子感觉不是他自己拍的，而是某个database里找出来。
总之我看不出他和别人比哪里就算是低价硬件。
【在 k**0 的大作中提到】
: VIDEO里可以看出他的LEARNING LOGIC很多是通过对比上X幅照片所TRACKING的颜色或多
: 边型来实现的, 你说的那几个problem是早就有解决方法的.
: 用这种对比法, 通过多CAM, 多角度对比会把TRACKING精度提高很多. CAM硬件(FPS)的
: 提高也会有很大帮助.
: 所以我说, 以低价硬件做到这样已经不错了.
:
: SIFT稍微改改就能达到他这个结果。也就real time和learning算是个买点。(这点从他
: 几篇文章的标题上也能看得出）
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k**0
发帖数: 19737 | 53 多角度TRACKING有利于帮助构筑3D模式, 辨认目标更准确. 当然这个作者只能用2D, 用
他的方法理论用多CAM, 能够更快记忆多角度模块, 辨认也一样能更容易.
FPS当然有帮助, 特别是他这种需要前后对比的, FPS大小直接关系到SAMPLING RATE,
看他的VIDEO里有次快速手指移动丢失目标, 那就是SAMPLING RATE跟不上(可能和CPU运
算能力有关, 不一定是CAM), 下一帧画面附近找不到那手指了, 那么图像对照范围就要放大再搜索.
你看他下面的FPS数字变化差别还挺大的, 就说明计算时候不能保持稳定.
multiview。
的FPS足够了，再高也没帮助。
【在 w***n 的大作中提到】
: 为什么要用multiview？很多人做tracking也就是在single view上做，不见得要用multiview。
: 我也不理解为什么FPS有帮助。他又不是在拍高速运动的物体。这种程度的运动目前的FPS足够了，再高也没帮助。
: 单个camera而言，video quality还算不错的。而且他后面几个例子感觉不是他自己拍的，而是某个database里找出来。
: 总之我看不出他和别人比哪里就算是低价硬件。
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m****z
发帖数: 1394 | 54 俺属于不懂行的那种，问个蠢问题，如果有两个熊猫，这玩意会混乱吗？如果公路上有
好几个camry，它还能认出来是哪辆吗？其实也就是想问到底能精确识别到什么程度。 |
k**0
发帖数: 19737 | 55 一辆camry先离开画面, 然后换辆一样的camry再进入肯定会混乱的...
只是追综在画面内的而且画面稳定的话是可以分辩的
【在 m****z 的大作中提到】
: 俺属于不懂行的那种，问个蠢问题，如果有两个熊猫，这玩意会混乱吗？如果公路上有
: 好几个camry，它还能认出来是哪辆吗？其实也就是想问到底能精确识别到什么程度。
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w***n
发帖数: 1084 | 56 你没明白我的观点。
我第一个观点是你评价他做的好不好，你得拿他的东西和别人做的东西作比较。你说了半天硬件多了这个可以更好、多了那个也可以更好。问题是我见过别人很多时候也不用multiview，也不上high speed camera，所以这都不说明问题。
我第二个观点是他的贡献在于real-time和learning。就tracking本身而言，他和别人的东西没有什么本质的区别。
要放大再搜索.
【在 k**0 的大作中提到】
: 多角度TRACKING有利于帮助构筑3D模式, 辨认目标更准确. 当然这个作者只能用2D, 用
: 他的方法理论用多CAM, 能够更快记忆多角度模块, 辨认也一样能更容易.
: FPS当然有帮助, 特别是他这种需要前后对比的, FPS大小直接关系到SAMPLING RATE,
: 看他的VIDEO里有次快速手指移动丢失目标, 那就是SAMPLING RATE跟不上(可能和CPU运
: 算能力有关, 不一定是CAM), 下一帧画面附近找不到那手指了, 那么图像对照范围就要放大再搜索.
: 你看他下面的FPS数字变化差别还挺大的, 就说明计算时候不能保持稳定.
:
: multiview。
: 的FPS足够了，再高也没帮助。
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k**0
发帖数: 19737 | 57 我说了我觉得以他的硬件在2D上,已经做得很好, 如果他的硬件更好用他的理论当然可
以更快更好. 我和你说的不冲突吧?
请问为什么你会觉得realtime很难实现? 在一幅画面里小范围找预先设定的图形, 对比
上几幅, 然后硬件输出或记录VIDEO也不会很难吧.
real-time和self-learning在军事制导成像方面是必需的, 当然别人有激光/红外之类
的辅助装置, 不在讨论范围.
【在 w***n 的大作中提到】
: 你没明白我的观点。
: 我第一个观点是你评价他做的好不好，你得拿他的东西和别人做的东西作比较。你说了半天硬件多了这个可以更好、多了那个也可以更好。问题是我见过别人很多时候也不用multiview，也不上high speed camera，所以这都不说明问题。
: 我第二个观点是他的贡献在于real-time和learning。就tracking本身而言，他和别人的东西没有什么本质的区别。
:
: 要放大再搜索.
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C*******l
发帖数: 21 | 58 我很好奇，如果他设定追踪人脸的话，输入是正面，摄像头拍摄侧面的话能不能检测到
我是外行 |
w***n
发帖数: 1084 | 59 如果你纯靠一个正面输入的话不行。
但脸这个东西太特殊了，都是二个眼睛一个鼻子一张嘴，相对位置也都是固定的。所以可以非常详细的描述这些特征。不见得可以区分不同的人，但能够把人脸都识别出来。
这也是我说他这个demo不太说明问题的原因之一。
【在 C*******l 的大作中提到】
: 我很好奇，如果他设定追踪人脸的话，输入是正面，摄像头拍摄侧面的话能不能检测到
: 我是外行
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w***n
发帖数: 1084 | 60 不冲突。
我是觉得他的demo虽然还行，但算法本身看不出比别人有啥特别好的地方，唯一买点
realtime算一个吧。scientific research蛮，好不好的标准主要看novelty，而不是
demo质量。
更何况这年头paper里面有多少实用性，都不好说。算不上猫腻，但你如果每个例子都
精挑细选，总能做出perfect的demo来。
【在 k**0 的大作中提到】
: 我说了我觉得以他的硬件在2D上,已经做得很好, 如果他的硬件更好用他的理论当然可
: 以更快更好. 我和你说的不冲突吧?
: 请问为什么你会觉得realtime很难实现? 在一幅画面里小范围找预先设定的图形, 对比
: 上几幅, 然后硬件输出或记录VIDEO也不会很难吧.
: real-time和self-learning在军事制导成像方面是必需的, 当然别人有激光/红外之类
: 的辅助装置, 不在讨论范围.
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k**0
发帖数: 19737 | 61 所以我比较看好kinect SDK for windows, 3D测距和红外线很容易就能作出实用的APP.
【在 w***n 的大作中提到】
: 不冲突。
: 我是觉得他的demo虽然还行，但算法本身看不出比别人有啥特别好的地方，唯一买点
: realtime算一个吧。scientific research蛮，好不好的标准主要看novelty，而不是
: demo质量。
: 更何况这年头paper里面有多少实用性，都不好说。算不上猫腻，但你如果每个例子都
: 精挑细选，总能做出perfect的demo来。
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w***n
发帖数: 1084 | 62 是。很多paper做做demo还行，真要拿去做产品多半就歇菜了。不像active infrared TOF还
是能解决很多问题的。
APP.
【在 k**0 的大作中提到】
: 所以我比较看好kinect SDK for windows, 3D测距和红外线很容易就能作出实用的APP.
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m****z
发帖数: 1394 | 63 那还是很局限的啊，如果跟踪一个车，这车开进停车场，然后同一类型的车出来一个，
目标就不一样了。
【在 k**0 的大作中提到】
: 一辆camry先离开画面, 然后换辆一样的camry再进入肯定会混乱的...
: 只是追综在画面内的而且画面稳定的话是可以分辩的
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p****s
发帖数: 32405 | 64 zoom in to 车牌
【在 m****z 的大作中提到】
: 那还是很局限的啊，如果跟踪一个车，这车开进停车场，然后同一类型的车出来一个，
: 目标就不一样了。
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b*****e
发帖数: 53215 | 65 据说有种喷漆可以喷在车牌上造成反光，没法照相
【在 p****s 的大作中提到】
: zoom in to 车牌
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s**********r
发帖数: 340 | 66 http://www.youtube.com/watch?v=eNqk-eN5BV8&feature=player_embed
从他的这个视频来看，两个相同的物体，居然只能检测到一个，并且经常有一个总是检
测不到（在把另一个从镜头中挪走以后），这个在目标识别里叫做严重的漏警！简直太
差了！
Report
【在 b*****t 的大作中提到】
: 我刚刚看到了这个用来演示一种新的物体跟踪的算法的视频，它是一个博士论文里的一
: 部分。Zdenek Kalal是英国萨里大学的一个捷克学生。他演示的是他的神奇的精确定位
: 系统，这个系统几乎可以跟踪镜头里的任何物体，只要你能看见它，并把它选中。它能
: 做很多神情的事情。在这个视频中，他演示了通过摄像机拍摄他的手指、把他的手指选
: 做目标。系统于是就能精确的跟踪他的手指的动作。更令人惊奇的是，这个系统能够通
: 过分析物体的运动来完善跟踪算法。你能在很短的时间里教会它跟踪你的手指、面孔或
: 在高速公路上狂颠的轿车。有了这套系统，我们几乎真的可以实现”Minority Report
: “那样的人机界面。就像微软Xbox的Kinect那样，而这个效果更好。
: Kalal有12个视频来演示他的这套算法都能做什么。只要你有一个好的摄像头，把
: 这个软件装到计算机上、平板电脑上或手机里，它就能精确的定位跟踪你的前额上的一
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s**********r
发帖数: 340 | 67 另外，这个哥们的整个code是用matlab写的，最后居然达到实时效果，太牛了！
【在 s**********r 的大作中提到】
: http://www.youtube.com/watch?v=eNqk-eN5BV8&feature=player_embed
: 从他的这个视频来看，两个相同的物体，居然只能检测到一个，并且经常有一个总是检
: 测不到（在把另一个从镜头中挪走以后），这个在目标识别里叫做严重的漏警！简直太
: 差了！
:
: Report
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Z*****l
发帖数: 14069 | 68 捷克？假的。
【在 b*****t 的大作中提到】
: 我刚刚看到了这个用来演示一种新的物体跟踪的算法的视频，它是一个博士论文里的一
: 部分。Zdenek Kalal是英国萨里大学的一个捷克学生。他演示的是他的神奇的精确定位
: 系统，这个系统几乎可以跟踪镜头里的任何物体，只要你能看见它，并把它选中。它能
: 做很多神情的事情。在这个视频中，他演示了通过摄像机拍摄他的手指、把他的手指选
: 做目标。系统于是就能精确的跟踪他的手指的动作。更令人惊奇的是，这个系统能够通
: 过分析物体的运动来完善跟踪算法。你能在很短的时间里教会它跟踪你的手指、面孔或
: 在高速公路上狂颠的轿车。有了这套系统，我们几乎真的可以实现”Minority Report
: “那样的人机界面。就像微软Xbox的Kinect那样，而这个效果更好。
: Kalal有12个视频来演示他的这套算法都能做什么。只要你有一个好的摄像头，把
: 这个软件装到计算机上、平板电脑上或手机里，它就能精确的定位跟踪你的前额上的一
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m*********r
发帖数: 1797 | 69 thanks for sharing!
我是做vision的，这哥们儿的主要contribution是real-time learning, 由于实现了
real-time learning，才使tracking的模板可以动态更新。可以说是不错的开始，
不过离工业应用还有距离。
liminations:
1. 目前不能handle occlusion.
2 必须有好的sample （分辨率和feature足够）才能跟踪。
3. 二维跟踪，可以说在二维已经是不错的跟踪算法了。
4. 物体必须是rigit的，如果跟踪过程中发生形变，不知道可不可以继续learning.
如果kinect成本可以下来，还是看好kinect, 由于硬件本身的优势，以上4个问题都可
以解决。
vision业界有个说法，再好的算法，也搞不定更好的硬件；因为硬件对效果的提升是决
定性的。
Report
【在 b*****t 的大作中提到】
: 我刚刚看到了这个用来演示一种新的物体跟踪的算法的视频，它是一个博士论文里的一
: 部分。Zdenek Kalal是英国萨里大学的一个捷克学生。他演示的是他的神奇的精确定位
: 系统，这个系统几乎可以跟踪镜头里的任何物体，只要你能看见它，并把它选中。它能
: 做很多神情的事情。在这个视频中，他演示了通过摄像机拍摄他的手指、把他的手指选
: 做目标。系统于是就能精确的跟踪他的手指的动作。更令人惊奇的是，这个系统能够通
: 过分析物体的运动来完善跟踪算法。你能在很短的时间里教会它跟踪你的手指、面孔或
: 在高速公路上狂颠的轿车。有了这套系统，我们几乎真的可以实现”Minority Report
: “那样的人机界面。就像微软Xbox的Kinect那样，而这个效果更好。
: Kalal有12个视频来演示他的这套算法都能做什么。只要你有一个好的摄像头，把
: 这个软件装到计算机上、平板电脑上或手机里，它就能精确的定位跟踪你的前额上的一
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m*********r
发帖数: 1797 | 70 演示视频好几个都是 <10fps, 不是实时，是后来做demo故意调快了。
【在 s**********r 的大作中提到】
: 另外，这个哥们的整个code是用matlab写的，最后居然达到实时效果，太牛了！
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x*****2
发帖数: 8 | 71 还是多传感器融合才是王道，纯视觉现在的技术还有很大的局限性，室内简单环境效果
还可以，拿到户外去都是扯淡 |
w***n
发帖数: 1084 | 72 那得上tele lens，贵啊。舍不得买
【在 p****s 的大作中提到】
: zoom in to 车牌
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z*y
发帖数: 1311 | 73 x, y, s
s是啥，深度？
单个相机如何测深度？ |
J*******i
发帖数: 2162 | 74 不说他做的到底牛不牛，就看他那一脸的装B样，就很有想扁他的冲动
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【在 b*****t 的大作中提到】
: 我刚刚看到了这个用来演示一种新的物体跟踪的算法的视频，它是一个博士论文里的一
: 部分。Zdenek Kalal是英国萨里大学的一个捷克学生。他演示的是他的神奇的精确定位
: 系统，这个系统几乎可以跟踪镜头里的任何物体，只要你能看见它，并把它选中。它能
: 做很多神情的事情。在这个视频中，他演示了通过摄像机拍摄他的手指、把他的手指选
: 做目标。系统于是就能精确的跟踪他的手指的动作。更令人惊奇的是，这个系统能够通
: 过分析物体的运动来完善跟踪算法。你能在很短的时间里教会它跟踪你的手指、面孔或
: 在高速公路上狂颠的轿车。有了这套系统，我们几乎真的可以实现”Minority Report
: “那样的人机界面。就像微软Xbox的Kinect那样，而这个效果更好。
: Kalal有12个视频来演示他的这套算法都能做什么。只要你有一个好的摄像头，把
: 这个软件装到计算机上、平板电脑上或手机里，它就能精确的定位跟踪你的前额上的一
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