Abstract-Vi beskriver en teknik som automatiskt genererar rimliga djupkartor från videor med icke-parametrisk djupprovtagning. Vi demonstrerar vår teknik i fall då tidigare metoder misslyckas (ej translaterande kameror och dynamiska scener). Vår teknik är tillämplig på enstaka bilder samt videor. För videor använder vi lokala rörelsesignaler för att förbättra de inferred djupkartorna, medan optiskt flöde används för att säkerställa tidsdjupskonsistens. För utbildning och utvärdering använder vi ett Kinect-baserat system för att samla in en stor datauppsättning som innehåller stereoskopiska videor med kända djup. Vi visar att vår djupuppskattningsteknik överträffar state-of-the-art på referensdatabaser. Vår teknik kan användas för att automatiskt omvandla en monoskopisk video till stereo för 3D-visualisering, och vi demonstrerar detta genom en mängd olika visuellt tilltalande resultat för inomhus- och utomhusscener, inklusive resultat från funktionsfilmen Charade.
Det finns också tidigare metoder för offline djupuppskattning från videor REF, där lokala rörelsesignaler används för att förbättra de inferred djupkartor och optiskt flöde används för att säkerställa temporal djupkonsistens.
DepthTransfer: Depth Extraction from Video Using Non-parametric Sampling
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence Volume: 36 Issue: 11 pgs 2144-2158 (2014)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}