Nesneyi Temel Düzeyde Tespit Edebilme (Template Matching) Aşamaları
Template Matching (Şablon Eşleştirme)
Görüntü işlemede; bir parçayı, o parçanın çıkarıldığı bütün resimden bağımsız bir şekilde değerlendirip içeriğinde yer aldığını tespit edebilmek için birden çok yaklaşım ve yöntem yer alır. Nesneyi temel düzeyde tespit edebilme yöntemlerinden biri de Template Matching işlemidir.
Template Matching işlemi kaynak görüntü üzerinde nesneyi tüm piksellerde dolaşarak aramaktadır. Bu işlemi yapmak demek görüntünün birebir aynısı olarak aranması demektir. Bu yüzden nesneyi ayırt etmek Darknet ve Yolo modeli ile yapılan nesne tespit işlemine göre çok fazla başarılı değildir.
Template Maching işleminin başarılı sonuç verebilmesi için aranan nesnenin kaynaktan kesilmiş olması gerekir. Bir görsel üzerinden insan arıyorsanız ve o kaynakta insanın arkası dönük ise arama sonucu başarısız olacaktır. Bu demek oluyor ki kaynaktaki nesne ile eldeki nesne görüntüsü arasındaki boyut oranları birebir aynı olmalıdır. Aynı boyutlarda olsa bile bazı arama sonucu başarısız sonuçlanabilir.
Template Matching yöntemi ile kaynak görsel üzerinde aranan kırpılmış görselin Sliding Window yani Kayan/Sürgülü Pencere yöntemi ile aranır. Kaynak üzerinde nesne (1, 1) koordinatlarına yerleşir ve tüm pikseller üzerinde tek tek kaydırılarak eşleştirilir. Böylece kaynak görselde hedef görselin yer alıp almadığını kontrol etmiş olur.
HAAR Cascade
XML alt yapılı olan bu veri setleri bir nesnenin negatif ve pozitif değerlerini tutmakta ve karşılaştırma esnasında kullanılmaktadır.
LBP — Local Binary Pattern
Bu yöntem kaynak görüntüde aranan kırpılmış görüntünün piksel yoğunluğuna yani intensity değerine göre tespit eder. Yani bir pixelin etrafındaki piksellerin yoğunluk değerlerine göre oluşan ikili yani binary örüntülerden yaratılır ve bu örüntüler üzerinde işlemler gerçekleştirerek nesneyi arama işlemi yapar.
HOG — Histogram of Oriented Gradients
Template Matching yöntemi dışındaki yöntemler “Sınıflandırıcı” olarak tanımlanan Machine Learning algoritmalarıdır. Aşağıda gördüğünüz üzere projemde bulunan ve sizlerin de projelerinize entegre edebileceğiniz template matching kodları yer almaktadır.
Template Matching Uygulanması
Projemdeki template matching işleminin çalışma düzeni; Öncelikle webcamden gelen anlık görüntü karesinden nesne ve kişi tespiti işlemi gerçekleşiyor.
Tespit edilen nesne “Person” ise Template Matching işlemine tabi tutuluyor. Bu işlem tespit edilen kişi eğer daha önce tespit edildi ise kendi içerisinde kontrol ediyor ve temel anlamda yeni bir eşleşme sağlanıyor. Eğer daha önce bu kişi tespit edilmemiş ise rastgele bir id üretilip bu id ile kaydediliyor.
Böylece eğitilmiş model tarafından “Kişi” tespiti gerçekleşmese Template Matching yöntemi yardımıyla basit bir eşleşme sağlayarak tespit işlemine katkı sağlıyor.
