Mavzu: Parzen oynasi metodi uchun informativ alomatlar to‘plamini hisoblash

ALGORITM 1. P-HAC algoritmi. 

---

4 1-qadam 
Har bir partiyada n ta aniqlash uchun tashqi ko'rinish masofani ko'rsatadi d
a
va 
to'rt o'lchovli harakat xususiyati masofa d
a
 
Ikki ob'ekt o'rtasidagi tenglamalar ( 4
 ) 
va ( 
5
 ) sifatida hisoblanadi : 

---

---

3-rasm 
Rasmda 15 ta aniqlangan uchta nishon ko'rsatilgan, ular orasida ko'k kiyimdagi 
ayol, qora kiyimdagi erkak va oq rangli mashina. Klasterlashning dastlabki 
bosqichida har bir aniqlash klaster sifatida qaraladi. O'xshashligi yuqori bo'lgan 
klasterlar asta-sekin kattaroq klasterlarga birlashadi. Agar barcha klasterlar bir-
biriga juda o'xshash bo'lmasa, bu klasterlar yakuniy trekletlar sifatida qabul 
qilinadi. 
7 Trackletni takomillashtirish 
Sirtdan siljish orqali yaratilgan trekletlar ko'plab etishmayotgan va noto'g'ri 
aniqlashlarni o'z ichiga oladi. Keyingi tahlillar orqali biz trekletlarning to'g'riligi va 

---

yaxlitligini yaxshilash uchun real vaqt rejimida optimallashtirish usulini taklif 
qilamiz. 
Trekletni yaratish uchun toymasin partiyadan foydalanishda odatda ikkita 
parametrni hisobga olish kerak, xususan, partiya hajmi f va toymasin 
qadam s . Partiya hajmi trekletni yaratishda ishtirok etadigan aniqlashlar sonini 
aniqlaydi, qadam hajmi esa hisoblash manbasining narxiga ta'sir qiladi. 
Ushbu kichik bo'limda Partiya hajmini hisobga olgan holda 
f=5 
misol sifatida 
biz toymasin qadam o'lchamining s ning trekletlarga ta'sirini muhokama 
qilamiz. Partiya hajmi f ushbu maqolaning eksperimental qismida batafsil tahlil 
qilingan. 
da taklif qilingan qadam oʻlchami muammosini hisobga olsak , qadam 
oʻlchamining ortishi bilan qoʻshni partiyalar orasidagi bir-biriga oʻxshash ramkalar 
soni asta-sekin kamayib boradi, bu esa turli oynalardagi ekstremal qisqa 
trekletlarni samarali bogʻlab boʻlmasligiga olib keladi. Ushbu treklet bo'laklari 
noto'g'ri aniqlash sifatida qabul qilinadi va endi keyingi traektoriya 
assotsiatsiyasida qatnashmaydi. 
Aksincha, qadam o'lchamini kamaytirish ushbu treklet fragmentini kuchliroq 
mustahkamlikka ega uzunroq trekletlarni hosil qilish uchun bog'lashga yordam 
beradi. Biroq, qadamni qisqartirish bir vaqtning o'zida hisoblash miqdorining katta 
o'sishiga olib keladi. Shuning uchun, tegishli qadam o'lchamini belgilash 
traektoriya yaxlitligi va hisoblash narxini muvozanatlashi mumkin. Haqiqiy vaqtda 
qo'llash bo'yicha talablarni hisobga olgan holda, qadam o'lchami s ushbu 
qog'ozdagi oyna kengligi f bilan bir xil 5 ga o'rnatiladi . 

---

Ishonchli trekletlar uchun ular tegishli trekletlarning yuqori ishonchini 
bildiruvchi etarli miqdordagi haqiqiy aniqlashlarni o'z ichiga oladi. Ushbu 
trekletlar bilan bog'liq barcha aniqlanishlar detektorning qisqa muddatli 
nosozliklarini ko'rib chiqadigan va etishmayotgan traektoriyalarni tiklaydigan 
qo'g'irchoq aniqlashlarni hosil qiladi. 
Biroq, qo'g'irchoq aniqlashlar, asosan, nishonlarning yopilishi bilan bog'liq 
bo'lib, ularning tashqi ko'rinish xususiyatlarining zaif va noaniq tavsifiga olib 
keladi. Shuning uchun, bu soxta aniqlashlar keyingi protseduralarda bog'lanish 
o'rniga faqat trekletlarning yaxlitligi va uzluksizligini yaxshilash uchun ishlatiladi. 
Ko'pincha kesish yoki ko'rish maydonidan tashqarida bo'lgan noaniq trekletlar 
uchun ular kamroq aniqlanishlarni o'z ichiga oladi, bu esa nishonlarning umumiy 
ishonchining pastligini ko'rsatadi. Ushbu trekletlar fragmentlar sifatida qabul 
qilinadi va ularning ishonchliligi pastligi sababli hech qanday qo'g'irchoq 
aniqlashlar yaratilmaydi. 
Past darajadagi trekletlar uchun ular odatda diskret aniqlashlar ko'rinishidagi 
video kadrlarda vaqti-vaqti bilan paydo bo'ladi. Ishonchsiz fazoviy va vaqtinchalik 
xususiyatlari tufayli bu aniqlashlarni boshqa trekletlar bilan bog'lash 
qiyin. Shunday qilib, bu turdagi treklet e'tiborga olinmaydi va treklet 
assotsiatsiyasi uchun ishlatilmaydi.