Temporala texturer är texturer med rörelse. Exempel är vågigt vatten, stigande ånga och eld. Vi modellerar irnage sekvenser av temporal texturer med hjälp av spatio-temporal autoregressiv modell (STAR). Denna modell uttrycker varje pixel som en linjär kombination av omgivande pixlar släpade både i utrymme och i tid. Modellen ger en bas för både igenkänning och syntes. Vi zjhow hur den minsta kvadratmetoden exakt kan uppskatta modellparametrar för stora, kausala neighboirhoods med mer än 1000 parametrar. Syntesresultaten visar att modellen på ett adekvat sätt kan fånga de rumsliga och tidsmässiga egenskaperna hos många tidsmässiga texturer. En 95% igenkänningsfrekvens uppnås för en 135 element databas med 15 texturklasser.
I REF föreslogs modellen med autoregressiva spatiotemporala regressiva (STAR).