GET-Forschungsseminar Abstracts
Entwicklung und Evaluierung eines erweiterten Objektverfolgungssystems auf Basis von Aufmerksamkeitsmodellen
Michael Silbernagel, GET Lab
Vortrag: Mi. 30.09.2014, 16:30, Raum P 1.4.17
Zusammenfassung:
Die Verarbeitung umfangreicher visueller Informationen stellt einen grundlegenden Schritt bei der Entwicklung autonomer Computersysteme und Roboter dar.
Visuelle Inhalte müssen selektiert und für eine gewisse Zeit beobachtet werden, während ihre Eigenschaften erfasst und verarbeitet sowie eventuelle Handlungen ausgeführt werden.
Im Rahmen dieser Arbeit wurde ein System entwickelt, implementiert und untersucht, welches eigenständig Objekte selektiert und verfolgt.
Das System ist dazu in der Lage zu entscheiden, ob die Verfolgung eines Objektes zu Gunsten der Verfolgung eines anderen Objektes aufgegeben werden sollte oder nicht.
Als Vorlage für ein solches Systems wurden wahrnehmungspsychologische Mechanismen herangezogen, wie sie in der Natur vorkommen.
Durch die Kombination von künstlicher visueller Aufmerksamkeit und einem Langzeitobjektverfolgungsverfahren ist das System dazu in der Lage,
sowohl ein Objekt über eine gewisse Zeit zu verfolgen, als auch neue Objekte auszuwählen, sofern dies erforderlich ist.
Die individuellen Komponenten des entwickelten Systems wurden als ROS-Knoten implementiert. Zur Integration eines Matlab-basierten Algorithmus
zur nachhaltigen Objektverfolgung wurde weiterhin ein Socket-basierter Wrapper zur Matlab-ROS Kommunikation entwickelt.
Das resultierende Framework wurde mit unterschiedlichen Aufmerksamkeitsalgorithmen und dem verbreiteten TLD (Tracking-Learning-Detection)
Algorithmus zur Objektverfolgung evaluiert. Da das System komplex ist und aus mehreren (teilweise austauschbaren) Komponenten und Parametrisierungen besteht,
werden empirische Tests bezüglich der Einflüsse verschiedener Parameter und Aufmerksamkeitsmodelle diskutiert.