Abstract-Vi presenterar en ny metod för rörelsesegmentering och djupbeställning från en videosekvens i allmän rörelse. Vi beräknar först rörelsesegmentering baserad på differentialegenskaper av spatio-temporal domän och skal-rymd integration. Med tanke på en rörelsegräns, beskriver vi två algoritmer för att bestämma djupbeställning från två- och tre-ramsekvenser. En anmärkningsvärd egenskap hos vår metod är dess förmåga att beräkna djupbeställning från endast två ramar. De segmentering och djup beställning algoritmer visas för att ge goda resultat på sex verkliga sekvenser tagna i allmän rörelse. Vi använder syntetisk data för att visa robusthet till höga nivåer av buller och belysning förändringar; vi inkluderar också fall där ingen intensitet kant finns vid platsen för rörelsegränsen eller när ingen parametrisk rörelsemodell kan beskriva data. Slutligen beskriver vi psykofysiska experiment som visar att människor, liksom vår algoritm, kan beräkna djupbeställning från endast två ramar även när gränsen mellan lagren inte är synlig i en enda ram.
Feldman & Weinshall REF presenterade nyligen också en modell för rörelsesegmentering och djupbeställning som bygger på detektion av kinetiska ocklusioner.
Motion Segmentation and Depth Ordering Using an Occlusion Detector
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}