Vi föreslår en algoritm för att automatiskt erhålla en segmentering av ett stelt objekt i en sekvens av bilder som kalibreras för kamerapose och inneboende parametrar. Fram till nyligen har de bästa segmenteringsresultaten erhållits genom interaktiva metoder som kräver manuell märkning av bildregioner. Vår metod kräver ingen användarinmatning utan förlitar sig istället på att kameran fixerar på föremålet av intresse under sekvensen. Vi börjar med att lära oss en modell av objektets färg, från bildpixlarna runt fixeringspunkterna. Vi extraherar sedan bildkanter och kombinerar dessa med objektets färginformation i en volymetrisk binär MRF-modell. Den globalt optimala segmenteringen av 3D-utrymme erhålls genom en grafskärningsoptimering. Från denna segmentering utvinns en förbättrad färgmodell och hela processen itereras till konvergens. Vår första slutsats är att fixeringsrestriktionen, som kräver att föremålet av intresse är mer eller mindre centralt i bilden, är tillräcklig för att bestämma vad man ska segmentera och initiera en automatisk segmenteringsprocess. För det andra, vi finner att genom att utföra en enda segmentering i 3D, utnyttjar vi implicit en 3D styvhet begränsning, uttryckt som siluett koherency, vilket avsevärt förbättrar siluettkvalitet över oberoende 2D segmenteringar. Vi demonstrerar giltigheten av vårt tillvägagångssätt genom att ge segmenteringsresultat på verkliga sekvenser.
Campbell m.fl. REF försökte införliva användarinteraktion genom att anta att föremålet av intresse är i centrum för uppmärksamheten.
Automatic 3D object segmentation in multiple views using volumetric graph-cuts
{'venue': 'In British Machine Vision Conference', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}