Abstract-This paper presenterar en strategi för att förstå allmänna 3D rörelse av en stel kropp från bildsekvenser. Baserat på dynamik, en lokalt konstant vinkel momentum (LCAM) modell införs. Modellen är lokal i den meningen att den tillämpas på ett begränsat antal bildramar åt gången. Specifikt, modellen begränsar rörelsen, över en lokal ram undersekvens, att vara en superposition av precession och översättning. Således tillåts den momentana rotationsaxeln för objektet att förändras genom undersekvensen. Rotationscentrets bana uppskattas av en vektorpolynom. Modellens parametrar utvecklas i tiden så att de kan anpassas till långsiktiga förändringar i rörelseegenskaper. Naturen och parametrarna för kortsiktiga rörelser kan beräknas kontinuerligt med målet att förstå rörelse genom bildsekvensen. Den skattningsalgoritm som presenteras i detta dokument är linjär, d.v.s. algoritmen består av att lösa samtidiga linjära ekvationer. Baserat på antagandet att rörelsen är jämn, objektpositioner och rörelse i en nära framtid kan förutsägas, och korta saknade undersekvenser kan återvinnas. Bullerutjämning uppnås genom överbestämmande och ett minimikriteri. Ramverket är flexibelt i den meningen att det tillåter både överbestämmande i antal funktionspunkter och antal bildramar. Antalet ramar från vilka modellen härleds kan varieras beroende på komplexiteten i rörelse och bullernivå för att få stabila och goda uppskattningar av parametrar över hela bildsekvensen. Simuleringsresultat ges för bullriga syntetiska data och bilder tagna av ett modellflygplan.
Weng m.fl. REF antog att ett objekt som har en axel av symmetri, och en konstant vinkel momentum modell som begränsade rörelsen över en lokal ram subsekvens att vara en superposition av precession och översättning.
3-D Motion Estimation, Understanding, and Prediction from Noisy Image Sequences
{'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']}