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Aula 10 - Normalized Cross Correlation - Part II

Leitura, interpretação e implementação de 2 artigos de Normalized Cross Correlation:

Integral Image:

Estudo dirigido do primeiro artigo - Fast NCC:

  1. Seção 2:

    • De onde vem a motivação para o cálculo da correlação cruzada?

    A Correlação Cruzada (entre 2 sinais) é uma técnica utilizada para detecção de características.

    • Qual é a diferença da equação 1 para a equação da convolução linear?
    • Qual é a melhoria introduzida pela normalização, para se chegar a NCC
    • Quais outros nomes da NCC

    Coeficiente de Correlação

  2. Seção 3:

    • Nesta seção outras técnicas de feature tracking são mostradas. Qual é a conclusão do autor nesta seção?
  3. Seção 4:

    • Quais são as formas de implementação eficiente do numerador da NCC?
  4. Seção 5: Esta é a seção da contribuição principal do artigo

    • Qual é a proposta para implementar a normalização (denominador do NCC) de forma eficiente?
    • Como seria em NumPy usando a função iasat implementada pelo João Marcos?

Estudo dirigido do segundo artigo - Template matching with Fast NCC:

  1. Seção 2:
    • Qual é o tamanho da imagem e qual é o tamanho do template?
    • Como se interpreta a equação 1?
      • Como é a varredura entre a imagem e o template?
      • O que significam os índices (x,y) e (u,v)?
    • O que se pode dizer sobre a equação 4 et(u,v)?
    • Por que o NCC na equação 1 é caro para ser calculado?
    • Qual é a proporcionalidade do número de operações em função do tamanho da imagem e tamanho do template?
  2. Seção 3:
    • Como funciona o cálculo da área de um retângulo usando a "sum table"?
    • Como a equação 8 é simplificada para a equação 10?
    • Como se implementa a equação 10 usando a imagem integral (summed area table)?
  3. Seção 4:
    • Como se simplifica o numerador para a equação 13?
    • Qual é a ideia para a decomposição do template para se poder usar a summed area table?

Outras implementações no Adessowiki relacionadas:

Exercícios para próxima aula:

  • automático, implementação do template matching usando vários algoritmos
  • comparação tempos:
    • NCC - usando convolução (ia636:iacorrdemo)
    • NCC - trocando as convoluções do demo anterior no domínio da frequência
    • NCC - usando convolução no numerador e iasat no denominador
    • NCC - usando FFT no numerador e iasat no denominador

Exercícios entregues