Vårt mål är att segmentera en videosekvens till rörliga föremål och världsscenen. I det senaste arbetet, spektral inbäddning av punktbanor baserade på 2D rörelse linjer ackumuleras från sina livslängder, har visat sig överträffa factorization och per ram segmentering metoder för video segmentering. Skalan och den kinematiska naturen hos de rörliga föremålen och bakgrundsscenen avgör hur nära eller långt ifrån varandra banorna placeras i spektralen inbäddning. Sådana täthetsvariationer kan förväxla klusteralgoritmer, vilket orsakar överfragmentering av objektets inre. I stället för att klumpa ihop sig i spektralinbäddningen föreslår vi därför att man upptäcker diskontinuiteter i inbäddningstätheten mellan rumsligt angränsande banor. Upptäckta diskontinuiteter är starka indikatorer på objektgränser och därmed värdefulla för videosegmentering. Vi föreslår en ny inbäddande diskretiseringsprocess som återhämtar sig från överfragmenteringar genom att slå samman kluster enligt diskontinuitetsbevis längs inter-cluster gränser. För segmentering av artikulerade objekt kombinerar vi rörelsegruppering med en centersurround Saliency operation, vilket resulterar i "context-aware", rumsligt sammanhängande, Saliency kartor. Bild- mark segmentering som erhålls från saliency tröskeling, ger objekt anslutenhet begränsningar som ändrar rörelsebaserad bana affinitet, genom att hålla artikulerade delar tillsammans och separera från varandra i tid objekt. Slutligen introducerar vi Gabriel grafer som effektiva per ram superpixel kartor för att konvertera banan kluster till tät bildsegmentering. Gabriel kanter överbrygga stora konturluckor via geometriska resonemang utan att översegmentera sammanhängande bildregioner. Vi presenterar experimentella resultat av vår metod som överträffar toppmoderna i utmanande rörelsesegmenteringsdata.
Analogt analyserar REF inbäddade densitetsvariationer mellan rumsligt sammanhängande banor för att utföra segmentering.
Video segmentation by tracing discontinuities in a trajectory embedding
{'venue': '2012 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2012 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}