Urmărirea blob-urilor este o metodă prin care computerele pot identifica și urmări mișcările obiectelor din imagini. Un blob este un grup de pixeli pe care computerul îi identifică ca obiect. O persoană, de exemplu, ar putea fi un blob. Această metodă de urmărire permite computerului să găsească poziția blob-ului în cadre succesive. De fapt, computerul vede mișcarea obiectului, abilitate care are aplicații în analiza computerizată a imaginii și în dezvoltarea vederii computerizate.
Înainte ca un computer să poată urmări blob-urile, trebuie să le definească. Primul pas în urmărirea blob-urilor este crearea unui program care detectează blob-urile într-o imagine. Computerul găsește blob-uri prin gruparea pixelilor cu valori similare de lumină sau de culori. În lumea reală, fiecare suprafață are variații subtile, așa că dacă computerul a selectat o singură valoare de lumină sau culoare, un blob ar putea avea doar câțiva pixeli, ceea ce este inutil atunci când se încearcă gruparea imaginilor în componente utile care reprezintă unități complete.
Este responsabilitatea programatorului să creeze un sistem de detectare a blob-ului care imită diferențele dintre obiectele pe care ochiul uman le poate vedea. Ea face acest lucru scriind un prag de toleranță în program, care îi spune computerului diferența maximă dintre valorile care pot apărea într-un blob. Programatorii testează și perfecționează programele de detectare a bloburilor până când pot identifica corect porțiuni de imagini.
Apoi, programatorul trebuie să creeze o modalitate prin care computerul să urmărească mișcarea blob-urilor. Acest lucru este dificil deoarece computerul nu poate scana pur și simplu următorul cadru pentru același blob: forma și valorile unui blob se pot schimba pe măsură ce se mișcă. De exemplu, o persoană care stă jos s-ar putea ridica. Computerul trebuie să detecteze blob-urile din noua imagine și să facă conexiuni semnificative între blob-urile aparent diferite prezente în fiecare cadru. Programatorii creează ecuații care definesc importanța relativă a factorilor, inclusiv locația, dimensiunea și culoarea, iar rezultatele îl ajută să decidă dacă blob-ul din noul cadru este suficient de asemănător cu blob-ul anterior pentru a primi aceeași etichetă.
Urmărirea blob-urilor este un instrument puternic, mai ales atunci când este combinat cu alte metode de analiză a imaginilor. De exemplu, computerele identifică zonele cu contrast ridicat între un pixel și următorul pentru a detecta marginile. Unele programe folosesc metode de detectare a crestelor pentru a determina conturul unei suprafețe.
Aceste abilități permit computerelor să efectueze analize sofisticate de imagine. Un sistem automatizat poate scana mai multe imagini decât le-ar putea privi în mod fezabil recenzenții umani. Folosind setul său de instrumente, inclusiv urmărirea blob-ului, ar putea identifica imagini de interes care necesită o revizuire mai detaliată și ar putea transmite acele secțiuni unui om.
O altă aplicație a urmăririi blob-ului este în viziunea computerizată și robotică. Pe măsură ce tehnicile ca aceasta devin mai rafinate, roboții vor putea să culeagă semnificații din imagini într-un mod care aproximează procesarea imaginilor în creierul uman. Calculatoarele puteau prelua informații fără a fi introduse manual, obținând mai multe informații decât oricând. Roboții puteau vedea lumea din jurul lor.