....................................... Ett urval av tygerna i vår insamlade databas rangordnade enligt styvhet som förutses av vår modell. Den översta panelen visar fysiska tygprover hängande från en stång. Den nedre panelen visar ett horisontellt utrymme × tidskiva av en video när tygerna blåses av samma vindstyrka. Böjbara tyger innehåller i allmänhet mer högfrekventa rörelser än styva tyger. Passivt uppskatta de inneboende materiella egenskaperna hos deformerbara föremål som rör sig i en naturlig miljö är avgörande för scenförståelse. Vi presenterar ett ramverk för att automatiskt analysera filmer av tyger som rör sig under olika okända vindkrafter, och återställa två viktiga materialegenskaper i tyget: styvhet och ytvikt. Vi utökar funktioner som tidigare utvecklats för att kompakt representera statiska bild texturer för att beskriva video texturer, såsom tyg rörelse. En discriminativt tränad regressionsmodell används sedan för att förutsäga de fysiska egenskaperna hos tyg från dessa egenskaper. Framgången för vår modell visas på en ny, allmänt tillgänglig databas över tygvideor med motsvarande uppmätta marksanningsmaterialegenskaper. Vi visar att våra förutsägelser är väl korrelerade med sanningsmätningar av styvhet och densitet för tygerna. Våra bidrag inkluderar: a) en databas som kan användas för att träna och testa algoritmer för passivt förutsäga tygegenskaper från video, b) en algoritm för att förutsäga tygets materialegenskaper från en video, och c) en perceptuell studie av människans förmåga att uppskatta tygets materialegenskaper från videor och bilder.
Bouman m.fl. REF mätta tygegenskaper (styvhet och densitet) direkt från videon av tygrörelse med hjälp av handgjorda funktioner, när tygerna hängdes och utsattes för olika vindar.
Estimating the Material Properties of Fabric from Video
{'venue': '2013 IEEE International Conference on Computer Vision', 'journal': '2013 IEEE International Conference on Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}