Vi presenterar ett nytt probabilistiskt ramverk för stel spårning och segmentering av former som observerats från flera kameror. De flesta befintliga metoder har fokuserat på att lösa vart och ett av dessa problem individuellt, segmentering formen förutsatt att ytan registrering är löst, eller omvänt utför ytregistrering antar form segmentering eller kinematisk struktur är känd. Vi antar att ingen tidigare kinematisk eller registrering kunskap förutom en överskattning k av antalet stelheter i scenen, istället föreslår att samtidigt upptäcka, anpassa, och spåra dess stela struktur i farten. Vi segmenterar samtidigt och drar slutsatsen att det finns stela delkomponenter i en enda vald referensmaska som förvärvats i sekvensen. Vi visar att detta problem kan vara strikt gjutet som en sannolikhet maximering över stela komponentparametrar. Vi löser detta problem med hjälp av en Foreightation Maximization-algoritm, med latenta observationsuppdrag för att referera hörn och styva delar. Våra experiment på syntetiska och verkliga data visar metodens giltighet, robusthet mot buller och dess lovande tillämplighet på komplexa sekvenser.
I REF föreslår författarna en probabilistisk ram för stel spårning och segmentering av dynamiska ytor där den stela kinematiska strukturen lärs ut längs tidssekvenser.
Learning temporally consistent rigidities
{'venue': 'CVPR 2011', 'journal': 'CVPR 2011', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}