Abstract-Beskattningen av täta hastighetsfält från bildsekvenser är i grund och botten ett felplacerat problem, främst eftersom data bara delvis begränsar lösningen. Det blir särskilt svårt genom närvaron av rörelsegränser och ocklusionsregioner som inte beaktas genom vanliga legaliseringsmetoder. I detta dokument presenterar vi en multimodal strategi för problemet med rörelseuppskattning där beräkningen av visuell rörelse bygger på flera kompletterande begränsningar. Det visas att flera begränsningar kan ge en mer exakt flödesuppskattning under många olika omständigheter. Det teoretiska ramverket bygger på bayesisk uppskattning i samband med globala statistiska modeller, nämligen Markov Random Fields. De begränsningar som införs här syftar till att ta itu med följande frågor: optisk flödesuppskattning samtidigt som rörelsegränser bevaras, behandling av ocklusionsregioner, fusion mellan lutning och funktionsbaserade rörelsebegränsningsekvationer. Deterministiska avslappningsalgoritmer används för att sammanfoga information och för att ge en lösning på den maximala en efterhandsuppskattning av det okända täta rörelsefältet. Algoritmen är väl lämpad för en multiupplösning implementation som ger en märkbar upphastighet samt en betydande förbättring av uppskattningen när stora förskjutningar är närvarande i scenen. Experiment på syntetiska och verkliga bildsekvenser rapporteras.
Heitz och Bouthemy Ref tog upp problemet med tät rörelseuppskattning i en multimodal formulering.
Multimodal estimation of discontinuous optical flow using Markov random fields
{'venue': 'IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell.', 'journal': 'IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}