Bedienungsanleitung

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Download Visualisierung_HOG (MATLAB-Programm)

Download Standalone Application (ohne MCR)

Hinweis: Für die Standalone Application muss die Matlab Compiler Runtime (MCR) Version 7.11 installiert sein.

Aufbau der Bedienungsanleitung

1. Wann wurde eine Person erkannt; In diesem Abschnitt wird die Überdeckungsfläche erklärt.

2. Die Ordnerstruktur; Dieser Abschnitt zweigt wie die Ordnerstruktur aussehen muss.

3. Der Testablauf; In diesem Abschnitt wird erläutert wie ein Testablauf ablaufen muss.

4. Die Bedienung des GUI; In diesem Abschnitt werden die Einstellmöglichkeiten der GUI erläutert.

1. Wann wurde eine Person erkannt

Eine Person gilt als erkannt wenn sich die Boundingbox um eine detektierte Person zu mehr als 50% mit der idealen Boundingbox überschneidet. Im Programm ist es möglich die Prozentangabe der Überscheidungsfläche anzugeben. Im folgenden Beispiel stellt die blaue Box die ideale Referenz und die rote Box den Wert der SVM dar. Die überscheidungsfläche ist grau markiert.

2. Die Ordnerstruktur

Für die Funktion des Programmes Visualisierung HOG muss die Ordnerstruktur genau eingehalten werden, sofern nicht die Standalone Application verwendet wird. Der nachfolgenden Screenshot zeigt die Struktur als

3. Der Testablauf

Das Visualisierung HOG Programm dient dem Zweck die "false-negative miss-rate Kurve" und die "Precision Recall Kurve" aus zwei Text-Dateien (Koordinaten der Bounding Boxen) darzustellen.

- Die erste Text Datei enthält die Koordinaten der Idealen Boundingboxen und ist fest im Programm integriert.
- Die zweite Text Datei wird von der Personenerkennungssoftware erstellt

Die Koordinaten der Boundingboxen aus den beiden Text Files werden im Programm Visualisierung HOG verglichen.

Der Testablauf:

 1) Das Personenerkennungsprogramm muss das passende Image Set einlesen und eine Detektion durchführen. Die detektierten Koordinaten werden im Text File gespeichert - richtige Reihenfolge beachten!

2) Das so erstellte Text File kann über die die GUI der Programmes Visualisierung HOG eingelesen werden. Durch klicken des Ausführen Buttons werden nun die Leistungskurven erstellt und ausgegeben.

4. Bedienung der GUI

Es stehen zwei verschiedene Versionen des (Visualisierung HOG) Programms zur Verfügung, die Standalone Application und das Matlabprojekt. Die Standalone Application ist eine exe Datei die prinzipiell auf Rechnern verwendet werden kann, auch ohne Matlab-Lizenz. Nach ausführen der exe Datei ist das Programm direkt lauffähig.
Im Gegensatz dazu ist das Matlab Projekt nur in Verbindung mit einer Matlablizenz ausführbar und die oben beschriebene Ordnerstruktur muss strikt eingehalten werden. Vorteil, man kann das Matlab Projekt fei erweitern und modifizieren.

Die GUI ist so optimiert das Sie unabhängig vom Screenformat des Rechners die Bildschirmfläche optimal ausfüllt.

Bedienung des Programms, Bedienung der GUI

Das folgende Bild zeigt einen Screenshot der Bedienoberfläche des Programms. Die Bedienoberfläche wurde Programmtechnisch so optimiert dass Sie den Bildschirm optimal ausfüllt. Die Handhabung erfolgt in folgendem Ablauf:

1. Überscheidungsfläche in Prozent eingeben

2. Text File mit den Boundingbox Koordinaten der zu testenden Personenerkennungssoftware einlesen

3. Berechnungsvorgang starten, es dauert einige Sekunden bis die Leistungskurven ausgegeben werden

4. Die erzeugten Plots können über den Button "Speichern unter" in verschiedenen Bildformaten (.emf, .bmp, .fig, jpg, tif) abgespeichert werden. Der Ausgabeordner kann über ein Kontextfenster gewählt werden, der Dateiname für die Plots kann frei gewählt werden. Beide Plots werden gleichzeitig gespeicher;

- Der Plot der Recall Precision Kurve erhält das Präfix: Rec_Pre_

- Der Plot der miss-rate false-positive Kurve erhält das Präfix Miss_False_

5. Über den Button Clear Plot werden die beiden Diagrammfenster in den Ausgangzustand leer zurückversetzt.