Abstract-En ny metod för rörelsekarakterisering i bildsekvenser presenteras. Den bygger på en probabilistisk modellering av tids- och skalsammankomstfördelningar av lokala rörelserelaterade mätningar som beräknas direkt över bildsekvenser. Temporala flerskaliga Gibbs-modeller gör det möjligt för oss att hantera både rumsliga och temporala aspekter av bildrörelseinnehåll inom en enhetlig statistisk ram. Eftersom denna modellering huvudsakligen handlar om den skalära produkten mellan kooccurence-värden och Gibbs potentialer, kan vi formulera och ta itu med flera grundläggande frågor: modelluppskattning enligt ML-kriteriet (därav, modellutbildning och lärande) och rörelseklassificering. Vi har utfört rörelseigenkänningsexperiment över en stor uppsättning verkliga bildsekvenser bestående av olika rörelsetyper såsom tidsmässiga texturprover, mänskliga rörelseexempel och stela rörelsesituationer.
Ett annat statistiskt, icke-parametriskt tillvägagångssätt för rörelseigenkänning i form av tidsmässiga flerskaliga Gibbs-modeller föreslogs av REF.
Motion Recognition Using Nonparametric Image Motion Models Estimated from Temporal and Multiscale Co-Occurrence Statistics
{'venue': 'IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}