Abstrakt. Tät och korrekt rörelsespårning är ett viktigt krav för många video funktion extraktion algoritmer. I detta dokument tillhandahåller vi en metod för att beräkna punktbanor baserat på en snabb parallell implementation av en nyligen genomförd optisk flödesalgoritm som tolererar snabb rörelse. Parallellt genomförande av stora deplacement optiskt flöde körs ca 78× snabbare än den serie C++ versionen. Detta gör det praktiskt att använda i en mängd olika applikationer, bland dem punkt spårning. Under den snabba implementeringen visade vi också att den fasta punktmatrisen som erhålls i den optiska flödestekniken är positiv semidefinit. Vi jämför punktspårning med den mest använda rörelse trackerthe KLT tracker - på ett antal sekvenser med marksanning rörelse. Vår resulterande teknik spårar upp till tre storleksordningar fler punkter och är 46% mer exakt än KLT tracker. Det ger också en spårningstäthet på 48 % och har ett ocklusionsfel på 3 % jämfört med en densitet på 0,1 % och ocklusionsfel på 8 % för KLT-spåraren. Jämfört med partikelvideospåraren uppnår vi 66% bättre noggrannhet samtidigt som vi behåller förmågan att hantera stora förskjutningar samtidigt som vi kör en storleksordning snabbare.
Sundaram m.fl. REF utvecklade en metod för att beräkna punktbanor baserat på en snabb GPU-implementering av den optiska flödesalgoritmen som tål snabb rörelse.
K.: Dense point trajectories by GPU-accelerated large displacement optical flow
{'venue': 'ECCV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}