Dynamiska texturer (DT) är sekvenser av bilder av rörliga scener som uppvisar vissa stationaritet egenskaper i tiden såsom rök, vegetation och eld. Analysen av DT är viktig för igenkänning, segmentering, syntes eller hämtning för en rad tillämpningar, inklusive övervakning, medicinsk avbildning och fjärranalys. Djupa inlärningsmetoder har visat imponerande resultat och är nu den nya tekniken för ett brett spektrum av datorseende uppgifter inklusive bild- och videoigenkänning och segmentering. I synnerhet har Convolutional Neural Networks (CNN) nyligen visat sig vara väl lämpade för texturanalys med en design som liknar en filterbank metod. I detta dokument utvecklar vi en ny metod för DT-analys baserad på en CNN-metod som tillämpas på tre ortogonala plan x y, xt och y t. Vi utbildar CNN på rumsliga ramar och temporal skivor extraheras från DT sekvenser och kombinera sina resultat för att få en konkurrenskraftig DT klassificering. Våra resultat på ett brett spektrum av allmänt använda DT-klassificeringsriktvärden visar hur robust vår strategi är. Betydande förbättringar av den senaste tekniken visas på de större datamängderna.
Andrearczyk och Whelan REF tränar ett dynamiskt texturkonvolutionellt neuralt nätverk från grunden för att extrahera funktioner på tre ortogonala plan (DT-CNN).
Convolutional Neural Network on Three Orthogonal Planes for Dynamic Texture Classification
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}