Abstrakt. Människans förmåga att upptäcka och segmentera rörliga objekt fungerar i närvaro av flera objekt, komplex bakgrund geometri, rörelse av observatören, och även kamouflage. Förutom allt detta är förmågan att upptäcka rörelse nästan omedelbar. Även om det har skett många framsteg på senare tid i rörelsesegmenteringen, verkar det fortfarande som om vi är långt ifrån mänskliga förmågor. I detta arbete utgår vi från de första principerna en ny sannolikhetsfunktion för att bedöma sannolikheten för en optisk flödesvektor med tanke på objektets 3D-rörelseriktning. Denna sannolikhet använder en ny kombination av vinkel och storlek av det optiska flödet för att maximera informationen om verkliga rörelser av objekt. Med hjälp av denna nya sannolikhet och flera innovationer i initiering utvecklar vi en rörelsesegmenteringsalgoritm som slår dagens toppmoderna metoder med stor marginal. Vi jämför med fem state-of-the-art metoder på två etablerade riktmärken, och en tredje ny data uppsättning kamouflerade djur, som vi introducerar för att driva rörelse segmentering till nästa nivå.
REF använder en probabilistisk modell som fungerar vid optiskt flöde för att uppskatta rörliga objekt.
It's Moving! A Probabilistic Model for Causal Motion Segmentation in Moving Camera Videos
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}