image-processing - 用于车辆检测和跟踪的训练数据的图像分辨率？

Question

我是计算机视觉的新手。我正在开展一个研究项目，其目标是 (1) 从图像和视频中检测车辆，然后 (2) 能够跟踪移动的车辆。

我正处于收集训练数据的初始阶段，我真的很关心获得具有最佳检测和跟踪分辨率的图像。

有什么想法吗？我得到的当前数据集(来自过去的项目)具有大约 1200x600 像素的图像。但是我被告知这可能是也可能不是检测和跟踪任务的最佳分辨率。除了考虑到我将从图像中提取类似 haar 的特征这一事实之外，我想不出在做出分辨率决定时要包括的任何因素。在这种情况下，训练数据图像的良好分辨率应该是什么？

Answer 1

首先，将原始图像直接提供给分类器不会产生很好的结果，尽管有时很有用，例如人脸检测。所以你需要考虑特征提取。

一个大问题是 1200x600 有 720,000 像素。这定义了 720,000 个维度，由于维度爆炸，它对训练和分类提出了挑战。

所以基本上你需要缩小尺寸，特别是使用特征提取。检测哪些特征？这完全取决于域。

另一个重要方面是速度。处理更大的图像需要更多的时间，这对于处理 15-30 fps 的实时图像尤其重要。

在我的实时 (15fps) 项目(请参阅我的个人资料)中，我正在处理 640x480 图像，并且对于某些操作，我必须缩小规模以提高性能。

希望这会有所帮助。