Abstract-Videos som representerar lågor, vatten, rök, etc., definieras ofta som dynamiska texturer: "texturer" eftersom de kännetecknas av redundant upprepning av ett mönster och "dynamisk" eftersom denna upprepning är också i tid och inte bara i rymden. Dynamiska texturer har modellerats som linjära dynamiska system genom att utveckla videoramarna till kolumnvektorer och beskriva deras bana när tiden utvecklas. Efter projektionen av vektorerna på ett lägre dimensionsutrymme genom en singular value decomposition (SVD), banan modelleras med hjälp av systemidentifieringstekniker. Syntes erhålls genom att driva systemet med slumpmässig buller. I detta dokument visar vi att standarden SVD kan ersättas av en högre ordning SVD (HOSVD), ursprungligen känd som Tucker nedbrytning. HOSVD sönderdelas den dynamiska texturen som en flerdimensionell signal (tensor) utan att videoramarna vecklas ut på kolonnvektorer. Detta är en mer naturlig och flexibel nedbrytning, eftersom det tillåter oss att utföra dimensionsreduktion i den rumsliga, temporala och kromatiska domänen, medan standard SVD endast tillåter tidsreduktion. Vi visar att för en jämförbar synteskvalitet kräver HOSVD-metoden i genomsnitt fem gånger mindre parametrar än standardmetoden för SVD. Analysdelen är dyrare, men syntesen har samma kostnad som befintliga algoritmer. Vår teknik är därför väl lämpad för dynamisk textursyntes på enheter som begränsas av minne och beräkningskraft, såsom handdatorer eller mobiltelefoner.
Modellen av Constantini et al. REF är flexibelt och naturligt, eftersom det orsakar dimensionsminskning i den rumsliga, temporala och kromatiska domänen.
Higher Order SVD Analysis for Dynamic Texture Synthesis
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science', 'Mathematics']}