Vi undersöker problemet med segmentering spårade funktionspunkt banor av flera rörliga objekt i en bildsekvens. Med hjälp av affinekameramodellen kan detta rörelsesegmenteringsproblem gjutas som problemet med segmentering av prover från en union av linjära subrymder. På grund av begränsningar av spåraren, ocklusioner och förekomsten av icke-rigid objekt i scenen, kan den erhållna rörelse banor innehålla grovt felspårade funktioner, saknade poster, eller inte motsvarar någon giltig rörelse modell. I detta dokument utvecklar vi ett robust system för subrymdsseparation som kan hantera alla dessa praktiska frågor inom en enhetlig ram. Våra metoder drar starka kopplingar mellan förlustkompression, rankminimering och gles representation. Vi testar våra metoder i stor utsträckning och jämför deras prestanda med flera extanta metoder med experiment på Hopkins 155-databasen. Våra resultat är i nivå med de senaste resultaten, och i många fall överträffar de dem. Alla MAT-LAB-koder och segmenteringsresultat är tillgängliga för peer evaluation på http://perception.csl.uiuc. edu/kodning/rörlighet/.
Till exempel i REF har en robust subrymdsseparationsmetod utvecklats som använder Agglomerative Lossy Compression (ALC) för rörelsesegmentering.
Motion segmentation via robust subspace separation in the presence of outlying, incomplete, or corrupted trajectories
{'venue': '2008 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2008 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}