Abstract-This paper föreslår en teknik för spatiotemporal segmentering för att identifiera de objekt som finns i scenen representerade i en videosekvens. Denna teknik behandlar två på varandra följande ramar åt gången. En regionsammanslagningsmetod används för att identifiera objekten på platsen. Från och med en översegmentering av den nuvarande ramen bildas objekten genom att iterativt slå samman regioner. Regioner slås samman på grundval av deras ömsesidiga spatiotemporala likheter. Den spatiotemporala likhetsmåttet tar hänsyn till både tidsmässig och rumslig information, varvid tonvikten ligger på den förra. Vi föreslår ett modifierat Kolmogorov-Smirnov test för att uppskatta tidslikheten. Detta test använder effektivt tidsinformation i både restdistributionen och rörelseparametrisk representation. Regionsammansmältningsprocessen är baserad på en viktad, riktad graf. Två kompletterande grafbaserade klusterregler föreslås, nämligen den starka regeln och den svaga regeln. Dessa regler utnyttjar de naturliga strukturer som finns i diagrammet. Reglerna tar också hänsyn till eventuella fel och osäkerheter som rapporterats i diagrammet. Den svaga regeln tillämpas efter den starka regeln. Varje regel tillämpas iterativt, och grafen uppdateras efter varje iteration. Experimentella resultat på olika typer av scener visar den föreslagna teknikens förmåga att automatiskt dela upp scenen i dess beståndsdelar.
Moscheni m.fl. REF behandlar två på varandra följande ramar åt gången genom att iterativt slå samman översegmenterade regioner på grundval av deras ömsesidiga spatiotemporella likheter.
Spatiotemporal Segmentation Based on Region Merging
{'venue': 'ICMCS, Vol. 1', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}