Camshift - Définition

Camshift : cas des images fixes

L'algorithme du Camshift:Continuously Adaptive Mean Shift

L'algorithme du CamShift, Continuously Adaptive Mean Shift, encapsule celui du Mean-Shift dans une boucle faisant varier la taille de la fenêtre jusqu'à convergence. A chaque itération, le mean shift est appliqué avec une fenêtre de taille donnée. Après convergence du mean shift, la procédure est ré-itérée avec une nouvelle fenêtre, centrée sur la position trouvée par le mean shift, mais de taille fonction du moment d'ordre zéro de la distribution spatiale de la probabilité de teinte chair précédemment calculée par le mean shift.

Le Camshift s'applique à la segmentation d'images fixes: après convergence du mean shift, la hauteur de la fenêtre est choisie 20% plus grande que sa largeur, mais ce choix est arbitraire. Il est adapté au cas de la segmentation d'un visage en pose relativement frontale. En d'autres termes, l'aspect ratio est donné à titre d'exemple, mais il peut être modifier pour une autre orientation du visage ou tout autre type d'objets. Les différentes étapes du Camshift sont les suivantes:

• Initialiser W : position et taille.
• Tant que W est déplacée de plus d'un certain seuil et que le nombre maximal d'itérations n'est pas atteint:

1. appliquer le mean shift: retenir (x_c,y_c) et le moment d'ordre zéro M₀₀
2. centrer W sur (x_c,y_c) et lui affecter la largeur et la hauteur h = 1.2w