قاموس الذكاء الاصطناعي
القاموس الكامل للذكاء الاصطناعي
تتبع الكائنات (Object Tracking)
عملية حاسوبية تتضمن تحديد موقع كائن معين داخل تسلسل فيديو وتتبع مساره من إطار إلى آخر في الوقت الفعلي أو المؤجل.
نموذج الكشف (Detection Model)
خوارزمية، غالبًا ما تعتمد على شبكة عصبية التفافية، تُستخدم لتحديد وتحديد نطاق وجود كائنات ذات أهمية في الإطار الأول لتسلسل فيديو.
نموذج المظهر (Appearance Model)
تمثيل رياضي أو بصري للخصائص الفريدة لكائن (اللون، الملمس، الشكل) يُستخدم لتمييزه عن بيئته والعثور عليه في الإطارات اللاحقة.
نموذج الحركة (Motion Model)
نموذج تنبؤي يقدر الموضع المستقبلي لكائن بناءً على سرعته وتسارعه ومساره السابق، مما يقلل من مساحة البحث.
مرشح كالمان (Kalman Filter)
خوارزمية تكرارية تقدر حالة نظام ديناميكي (مثل موضع وسرعة كائن) من سلسلة قياسات مشوشة عبر عدة إطارات متتالية.
الانجراف (Drift)
ظاهرة تتراكم فيها أخطاء نموذج التتبع بمرور الوقت، مما يؤدي إلى انحراف تدريجي للصندوق المحيط عن الموضع الحقيقي للكائن.
الانسداد (Occlusion)
موقف يتم فيه حجب الكائن المتتبع مؤقتًا، جزئيًا أو كليًا، بواسطة عنصر آخر في المشهد، مما يعقد تحديد موقعه وتتبعه.
إعادة التحديد (Re-identification)
مهمة تتضمن التعرف على كائن معين بعد فترة غياب أو انسداد طويلة، غالبًا بالاعتماد على خصائص مظهر قوية.
تتبع بالاكتشاف (Tracking-by-Detection)
نموذج تتبع يتم فيه تشغيل كاشف كائنات على كل إطار، ثم يتم ربط الاكتشافات المتتالية لتشكيل مسارات مستمرة.
تتبع بالارتباط (Correlation Tracking)
نهج تتبع يبحث عن منطقة الصورة التالية التي تتمتع بأكبر قدر من التشابه (الارتباط) مع نموذج للكائن تم إنشاؤه في الصورة السابقة.
MOSSE (Minimum Output Sum of Squared Error)
خوارزمية تتبع سريعة تعتمد على مرشحات الارتباط في مجال التردد، والتي تتعلم مرشحًا مثاليًا للتمييز بين الكائن والخلفية.
KCF (Kernelized Correlation Filters)
تحسين لمرشحات الارتباط يستخدم خدعة النواة (kernel trick) لإدخال اللاخطية، مما يزيد من قوة التتبع في مواجهة تغيرات المظهر.
تتبع التعلم العميق (Deep Learning Tracking)
فئة من طرق التتبع التي تستخدم شبكات عصبية عميقة لاستخلاص سمات مظهر قوية ونمذجة الحركة بطريقة أكثر تعقيدًا.
تتبع الشبكات السيامية (Siamese Network Tracking)
نهج تتبع يدرب شبكة سيامية لحساب التشابه بين نموذج كائن (قالب) ومنطقة مرشحة في الصورة الجديدة.
مقياس التتبع (Tracking Metric)
مؤشر كمي، مثل دقة المركز (Center Precision) أو معدل نجاح التداخل (Overlap Success)، يستخدم لتقييم أداء خوارزمية التتبع.
تتبع الكائنات المتعددة (MOT)
امتداد لتتبع الكائنات يهدف إلى تتبع كائنات متعددة ومتميزة في نفس المشهد في وقت واحد، مع إدارة تفاعلاتها وهوياتها الخاصة.
ربط البيانات (ارتباط البيانات)
مشكلة أساسية في تتبع الأجسام المتعددة (MOT) تتمثل في ربط الاكتشافات من الإطار الحالي بالمسارات الحالية للأجسام المتعقبة، وغالباً ما يتم حلها بواسطة خوارزميات مثل الخوارزمية الهنغارية.
مقطع المسار
جزء من مسار جسم، يتكون من سلسلة من الاكتشافات أو المواقع المتتالية، والذي يمكن بعد ذلك دمجه مع أجزاء أخرى لتشكيل مسار كامل.