Abstrakt. Vi kastar problemet med rörelsesegmentering av funktionsbanor som linjärt mångfaldiga hitta problem och föreslår en allmän ram för rörelsesegmentering under affina projektioner som använder två egenskaper av bana data: geometrisk begränsning och lokalitet. Den geometriska begränsningen anger att banorna för samma rörelse ligger i ett lågdimensionellt linjärt grenrör och olika rörelser resulterar i olika linjära grenrör; lokalitet, med vilket vi menar i ett omvandlat rum en data och dess grannar tenderar att ligga i samma linjära grenrör, ger en signal för effektiv uppskattning av dessa grenrör. Vår algoritm uppskattar ett antal linjära grenrör, vars dimensioner är okända i förväg, och segmenterar banorna därefter. Den omvandlar först och normaliserar banorna; för det andra, för varje bana uppskattar den ett lokalt linjärt grenrör genom lokal provtagning; sedan härleder den affinitetsmatrisen baserad på de viktigaste subrymdsvinklarna mellan dessa uppskattade linjära grenrör; till sist appliceras spektralklustret på matrisen och ger segmenteringsresultatet. Vår algoritm är allmän utan begränsning av antalet linjära grenrör och utan förkunskaper om dimensionerna på de linjära grenrören. Vi visar i våra experiment att det kan segmentera ett brett spektrum av rörelser inklusive oberoende, ledade, stela, icke-rigida, degenererade, icke-degenererade eller någon kombination av dem. I vissa mycket utmanande fall där andra toppmoderna rörelsesegmenteringsalgoritmer kan misslyckas ger vår algoritm förväntade resultat. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning.
Yan och Pollefeys segmenterade banor till artikulerade, stela, icke-rigida, degenererade och icke-degenererade klasser genom att hitta ett linjärt grenrör inbäddande REF.
A general framework for motion segmentation: Independent, articulated, rigid, non-rigid, degenerate and nondegenerate
{'venue': 'In ECCV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}