För två på varandra följande bilder i en video, identifierar vi vilka bildpunkter i den första ramen blir ockluded i den andra. En sådan allmän detektering av ocklusionsregioner är svår och viktig eftersom en-till-ett-korrespondens av avbildade scenpunkter behövs för många spårnings-, videosegmenterings- och rekonstruktionsalgoritmer. Vår hypotes är att en effektiv utbildad ocklusionsdetektor kan genereras på grundval av i) ett brett spektrum av visuella egenskaper, och ii) representativa men syntetiska träningssekvenser. Genom att använda en Random Forest-baserad ram för funktionsval och utbildning, fann vi att den föreslagna funktionen uppsättningen var tillräcklig för att ofta tilldela en hög sannolikhet för ocklusion till bara de pixlar som verkligen blev ocluded. Våra omfattande experiment på många sekvenser stöder detta fynd, och även om noggrannheten fortfarande är scenberoende, kan den föreslagna klassificeringen vara ett användbart förbehandlingssteg för att utnyttja timlig information i video.
Humayun m.fl. REF avgör ocklusioner post-hoc genom att utbilda en klassificerare på ett brett spektrum av visuella egenskaper och förkomputerat optiskt flöde.
Learning to find occlusion regions
{'venue': 'CVPR 2011', 'journal': 'CVPR 2011', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}