Giải pháp nâng cao tốc độ của thuật toán Belief Propagation cho hệ thống thị giác nổi

Doan Van Tuin vd Dig Tgp chi KHOA HQC & CONG NGHE 162(02)165-71

GIAI PHAP NANG CAO TOC DO CUA THUAT TOAN BELIEF

PROPAGATION CHO H £ THONG THI GIAC N6 I

Doan Van Tuin'', BAI Trung ThSnh', Hi HQu Huy^

'Trudng Dgi hgc Suphgm Ky thuat Hung Yen. 'Vien Khoa hgc vd Cong nghe Quan sic

TOM TAT

Thi giac noi (Stereo vision) la mot Uong chu dl quan trpng trong thj giac miy (Computer vision)

Hien nay dg c6 nhieu tac gia nghien ciiu va thyc hien ky thuSt thi giac noi vdi nhilu giai phap khde

nhau. Mgt trong cac giai phap thyc hien thj giac ndi c6 hi^u qua la diing trudng nglu nhien

Markov MRFs (Markov Random Fields). MRFs la sy ket hgp giua ly thuyet xic suat va mo hinh

d6 thj de tgo ra cac thuat toan suy dien gin diing nhu thugt toan GC (Graph cut) va thuSt toan BP

(Belief propagation). Bai bao n^y chi ra m^t s6 mo hinh ciia MRFs va de xuit thu^t toan CFBP

(Coarse to Fine Belief Propagation) dl thyc hiSn kj thuat thi gi^c noi vdi anh stereo camera co dp

phan giai cao. Tac gia thuc hien mo phong va so sanh t6c dO cua thuat toan dl xuit CFBP vdi

thugt toan BP tieu chuin. Kit qua chi ra ring thuat toan dl xuit n3ng cao dugc t6c dp xu ly gap 2

lan so vdi thuat toan BP ti8u chuin.

Ttr khoa: Trudng ngdu nhien Markov, Thi giac may, Thi giac ndi, MRFs, Thugt loan BP.

GIOI THIEU CHUNG

Thi giac ndi (stereo vision) la ky thuat xac

dmh khoang each tir camera den vgt, nhgn

dang va tai tao lai vat dua tren thdng sd sai

l^ch cua di^m tuang ling {stereo

corresponding) tren hai anh ciing chup mgt

quang canh (stereo camera). Do vay tat ca

cac nghien ciiu ve ky thuat thi giac ndi thyc

chat la xac djnh ban do sai l?ch (disparity

map) cua anh stereo camera. Khoang mpt

thap ki gin day da cd rat nhilu tac gia quan

tam nghien ciiu. Hien nay cd rat nhieu giai

phap dugc dua ra de thuc hi?n ky thuat thj

giac noi tit anh stereo camera dugc lay tir co

sd dii lieu chuin [1],[2]. Mgt trong cac giai

phap la sii dyng MRFs nhu la mgt cdng cu de

tgo ra cac thugt toan suy diln gin dung.

MRFs la su ket hgp cua ly thuyet xac suat va

md hinh d6 thi se cho ra mgt sd mo hinh

Markov de giai quyet cac van de ve thi giac

ndi [3]. Co hai dgng md hinh Markov chinh la

X I ,1,

',1' t

mo hinh dang ludi vdi ket cau mit cd 4 hen

ket nhu Hinh l.a, mit cd 8 lien ket nhu Hinh

l.b va mfl hinh dgng cay nhu Hinh I.e. Cac

mit trong hinh duoc xem nhu la nhan bieu

dien dg sai lech ciia hai diem tuang li'ng trong

anh stereo camera. Trong md hinh dd thi xac

suat thi cd hai logi la cac mo hinh do thj co

hudng hay cdn ggi la mang Bayesian va mo

hinh do thj v6 hudng hay cdn ggi la MRFs.

Mdt md hinh kit hgp ca dd thj cd hudng va

do thj vd hudng ggi la mo hinh do thj he sd

nhu Hinh l.d. Cac thugt toan suy dien dugc

hinh thanh tii MRFs la thugt toan SA [4],

thugt toan ICM [5], thuat toan GC [6], thuat

toan BP [7],[8] va thugt toan PQBO [9]. Cd

hai van de cua thi giac noi ma cac thugt

toan suy dien can dugc giai quyet la tlm xac

suat toi da hau nghiem (MAP: Maximum a

posteriori) [7] va xac dmh tdi thieu hoa

nang lugng chi phi ciia moi thong diep dugc

truyen [8].

(a) (b) (c) (d)

Hinh 1 Cdc md hinh MRFs vd dd thi he sd

Email- tuandv ute@gmail C<