Det ökande intresset för att bearbeta sekvenser av bilder motiverar utvecklingen av tekniker för sekvensbaserad objektanalys och beskrivning. Följaktligen har nya hastighetsmoment utvecklats för att möjliggöra en statistisk beskrivning av både form och tillhörande rörelse genom en bildsekvens. Genom ett generiskt ramverk bestäms rörelseinformation med hjälp av de etablerade centraliserade momenten, vilket gör det möjligt att tillämpa statistiska moment på rörelsebaserad tidsserieanalys. Översättningen invariant Cartesian hastighet ögonblick lider av högt korrelerade beskrivningar på grund av deras icke-ortogonalitet. De nya Zernike hastighet ögonblick övervinna detta genom att använda ortogonala rumsliga beskrivningar genom den beprövade ortogonala Zernike bas. Dessutom är de översättning och skala invariant. För att illustrera deras fördelar och tillämpning Zernike hastighet ögonblick har tillämpats för gångigenkänning-en framväxande biometriska. Bra igenkänningsresultat har uppnåtts på flera datauppsättningar med relativt få rumsliga och/eller rörelseegenskaper och grundläggande funktionsvals- och klassificeringstekniker. Det främsta syftet med denna nya teknik är att möjliggöra generering av statistiska funktioner som kodar form och rörelseinformation, med allmän tillämpningskapacitet. Tillämpade prestandaanalyser illustrerar egenskaperna hos Zernike hastighetsmoment som utnyttjar temporal korrelation för att förbättra en form beskrivning. Det visas hur tidskorrelationen förbättrar deskriptorns prestanda under mer generella tillämpningsscenarier, inklusive reducerade upplösningsbilder och ocklusion. q 2006 Publicerad av Elsevier B.V.
Shutler och Nixon REF fick de rörliga funktionerna för sekvensbaserad beskrivning genom användning Zernike hastighetsmoment.
Zernike velocity moments for sequence-based description of moving features
{'venue': 'Image Vis. Comput.', 'journal': 'Image Vis. Comput.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}