Video ger inte bara rika visuella signaler såsom rörelse och utseende, men också mycket mindre utforskade långdistans temporal växelverkan mellan objekt. Vi strävar efter att fånga sådana interaktioner och skapa en kraftfull videorepresentation på mellannivå för efterföljande igenkänning. Motiverade av detta mål, försöker vi få spatio-temporal översegmentering av en video i regioner som respekterar objektgränser och samtidigt associera objekt pixlar över många videoramar. Bidragen från detta dokument är tvåfaldiga. För det första utvecklar vi en effektiv spatiotemporal videosegmenteringsalgoritm, som naturligt innehåller långa rörelseriktningar från det förflutna och framtida ramar i form av kluster av punktspår med sammanhängande rörelse. För det andra utformar vi en ny klusterkostnadsfunktion som inkluderar ocklusionsresonemang, i form av djupbeställningsbegränsningar, samt rörelselikhet längs spåren. Vi utvärderar det föreslagna tillvägagångssättet på en utmanande uppsättning videosekvenser av kontorsscener från långfilmer.
Occlusion resonemang i form av djupbeställning begränsningar har lagts till parvis affinitet ramverk REF att ytterligare begränsa problemet.
Track to the future: Spatio-temporal video segmentation with long-range motion cues
{'venue': 'CVPR 2011', 'journal': 'CVPR 2011', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}