Automatisk upptäckt av förgrundsobjekt i videosekvenser är ett viktigt problem i datorseendet med tillämpningar för objektspårning, videosegmentering och klassificering. Vi föreslår en effektiv metod för upptäckt av objekt avgränsande lådor och motsvarande mjuk-segmentering masker över flera videoramar. Vi erbjuder en graf matchande formulering för att avgränsa rutan urval och förfining med hjälp av andra och högre order termer. Vår objektiva funktion tar hänsyn till lokal, rambaserad information, samt spatiotemporal och utseende konsistens över flera ramar. Först hittar vi en första pool av kandidat lådor med hjälp av en ny och snabb förgrundsuppskattning metod i video, baserat på Principal Component Analysis. Sedan matchar vi rutorna över flera ramar med pairwise geometriska och utseende termer. Slutligen förfinar vi deras läge och mjuk-segmentering med hjälp av högre orderpotentialer som etablerar utseende regelbundenhet över flera ramar. Vi testar vår metod på den storskaliga YouTube-Objects datauppsättning och får toppmoderna resultat på flera objektklasser.
Uppgiften objekt upptäckt hanteras i REF genom att generera en uppsättning rutor med hjälp av en förgrundsuppskattning metod och matcha dem över ramar med både geometriska och utseende termer.
Multiple Frames Matching for Object Discovery in Video.
{'venue': 'BMVC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}