Abstrakt. Användningen av videosegmentering som ett tidigt bearbetningssteg i videoanalys släpar efter användningen av bildsegmentering för bildanalys, trots många tillgängliga videosegmenteringsmetoder. En viktig orsak till denna fördröjning är helt enkelt att videor är en storleksordning större än bilder; men de flesta metoder kräver att alla voxels i videon laddas in i minnet, vilket är klart oöverkomligt för även medelstora videor. Vi tar itu med denna begränsning genom att föreslå ett approximationsramverk för streaming hierarkisk videosegmentering som motiveras av dataströmsalgoritmer: varje videoram behandlas bara en gång och ändrar inte segmenteringen av tidigare ramar. Vi implementerar den grafbaserade hierarkiska segmenteringsmetoden inom vårt strömmande ramverk; vår metod är den första streaming hierarkiska videosegmenteringsmetoden som föreslås. Vi utför en grundlig experimentell analys av ett riktvärde för videodata och längre videor. Våra resultat indikerar den grafbaserade streaming hierarkiska metoden överträffar andra strömmande videosegmenteringsmetoder och utför nästan lika bra som den hel-video hierarkiska graf-baserade metoden.
Strömma hierarkisk är en ny teknik för video segmentering REF.
Streaming Hierarchical Video Segmentation
{'venue': 'ECCV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}