Vi presenterar en metod för live gruppering av funktionspunkter i ihållande 3D-kluster som en enda kamera bläddrar i en statisk scen, utan ytterligare antaganden, utbildning eller infrastruktur krävs. De kluster som produceras beror både på liknande utseende och på 3D-information om närhet som härrör från realtidsstruktur från rörelse, och klusterföringen sker via interleaved lokala och globala processer som möjliggör skalbar realtidsdrift i scener med tusentals funktionspunkter. Särskilt använder vi ett relativt 3D-avstånd mellan de funktioner som gör det möjligt att justera detaljnivån i kluster efter deras avstånd från kameran, så att den närliggande scenen bryts i mer fin detalj kluster än den avlägsna bakgrunden. Vi demonstrerar kvaliteten på vårt tillvägagångssätt med videoresultat som visar levande kluster av flera inomhusscener med varierande synvinklar och kamerarörelser. De kluster som produceras är ofta konsekvent förknippade med enstaka objekt i scenen, och vi föregriper tillämpningar av vår metod både när det gäller att ge signaler för scensegmentering och märkning, och när det gäller att bygga effektiva 3D-deskriptorer som lämpar sig för platsigenkänning.
Angeli m.fl. I REF föreslås gruppering av funktionspunkter i 3D-kluster med hjälp av liknande utseende och information om 3D-närhet.
Live Feature Clustering in Video Using Appearance and 3 D Geometry
{'venue': 'BMVC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}