Abstract-This paper tar upp problemet med video anpassning. Vi presenterar effektiva metoder som möjliggör spatiotemporal justering av två sekvenser. Till skillnad från de flesta relaterade verk, överväger vi att självständigt flytta kameror som fångar en 3D-scen vid olika tidpunkter. Den föreslagna metodens nyhet ligger i anpassningen och utvidgningen av ett effektivt ramverk för informationssökning som kastar sekvenserna som en bilddatabas respektive en uppsättning frågeramar. Den effektiva återhämtningen bygger på den nyligen föreslagna fyrdimensionella deskriptorn. I detta sammanhang definierar vi 3D Voice Space (VS) genom att samla röster genom ett multiquerying (multiscale) system och vi presenterar två lösningar baserade på VS poster; en kausal lösning som tillåter online synkronisering och en global lösning genom multiscale dynamisk programmering. Dessutom utökar vi den nyligen införda ECC-algoritmen för bildanpassning till den tidsmässiga dimensionen som möjliggör rumslig registrering och synkronisering med underramnoggrannhet. Vi undersöker metoder för fullständig sökning och kvantisering av korta deskriptorer och jämför de föreslagna systemen med den senaste tekniken. Experiment med verkliga videor genom rörliga eller statiska kameror visar effektiviteten av den föreslagna metoden och verifierar dess effektivitet med avseende på spatiotemporal justering noggrannhet.
Evangelidis m.fl. REF utformade en fyrdimensionell deskriptor och löstes för spatiotemporell kartläggning genom att samla röster genom ett flerskaligt system.
Efficient Subframe Video Alignment Using Short Descriptors
{'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']}