Abstract-En dynamisk struktur är en spatio-temporal generativ modell för video, som representerar videosekvenser som observationer från ett linjärt dynamiskt system. Detta arbete studerar blandningen av dynamiska texturer, en statistisk modell för en ensemble av videosekvenser som provtas från en ändlig samling av visuella processer, som var och en är en dynamisk textur. En förväntan-maximization (EM) algoritm härleds för att lära sig parametrarna i modellen, och modellen är relaterad till tidigare arbeten i linjära system, maskininlärning, tidsserier kluster, styrteori, och datorseende. Genom experiment, det visas att blandningen av dynamiska texturer är en lämplig representation för både utseende och dynamik av en mängd olika visuella processer som traditionellt har varit utmanande för datorseende (t.ex. eld, ånga, vatten, fordon och fotgängare, och så vidare). Jämfört med toppmoderna metoder i rörelsesegmentering, inklusive både tidsmässiga texturmetoder och traditionella representationer (t.ex. optiskt flöde eller andra lokaliserade rörelse representationer), uppnår blandningen av dynamiska texturer överlägsen prestanda i problemen med klusterbildning och segmentering video av sådana processer.
I REF används en dynamisk blandningsmodell av texturer och förväntad maximering (EM) algoritm för att segmentera rörelse i trafik- och crowdvideor.
Modeling, Clustering, and Segmenting Video with Mixtures of Dynamic Textures
{'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']}