Successfully reported this slideshow.
We use your LinkedIn profile and activity data to personalize ads and to show you more relevant ads. You can change your ad preferences anytime.
Некоторые методы сопоставления
и трекинга границ во времени
Александр Новиков
Video Group
CS MSU Graphics & Media Lab
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Содержание
 Введение
 Joint Pixel F...
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Постановка задач
Задача сопоставления...
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Постановка задач
Задача трекинга гран...
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Применение (1)
1. Трекинг объектов
2....
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Применение (2)
3. Избавление от «зате...
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Тривиальный подход
Для решения задачи...
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Содержание
 Введение
 Joint Pixel F...
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Идея метода
9
Поиск для каждого пиксе...
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Варианты реализации
Поблочное сравнен...
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Joint Feature Vector
В данной статье ...
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Undecimated Wavelet
Packet Transform ...
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Undecimated Wavelet
Packet Transform ...
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Результаты
14
Референсный кадр Резуль...
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Выводы
Достоинство:
 Использование п...
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Содержание
 Введение
 Joint Pixel F...
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Идея метода
По построенным картам гра...
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Generalized Hough Transform
Generaliz...
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Generalized Hough Transform
Построени...
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Generalized Hough Transform
Построени...
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Алгоритм сопоставления
Для каждого се...
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Выбор сегментов-кандидатов
Для исходн...
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Сопоставление кандидатов
с исходным с...
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Сопоставление кандидатов
с исходным с...
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
dx = XMaxPeak – XRef
dy = YMaxPeak – ...
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Тестирование метода
Авторы использова...
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Результаты
27
Результаты трекинга объ...
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Выводы
Достоинство:
 Устойчивость к ...
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Содержание
 Введение
 Joint Pixel F...
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Идея метода
Оценка совпадения направл...
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Что такое Edgel?
Edgel – пиксель гран...
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Edgel Template (1)
Для сопоставляемых...
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Edgel Template (2)
Шаг 2: дискретизац...
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Edgel Templates Matching
Метрика степ...
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Edgel Templates Matching
Быстрая реал...
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Оценка скорости работы
Реализация авт...
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Результаты (1)
37
Результаты трекинга...
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Результаты (2)
38
Результаты трекинга...
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Выводы
Достоинства:
 Высокая скорост...
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Содержание
 Введение
 Joint Pixel F...
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Depth from Motion
Текущие результаты ...
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Depth from Motion
Текущие результаты ...
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Depth from Motion
Текущие результаты ...
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Depth from Motion
Текущие результаты ...
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Depth from Motion
Возможные улучшения...
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Литература
1. T. Lee and S. Soatto, “...
CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus 
Лаборатория компьютерной
графики и му...
Upcoming SlideShare
Loading in …5
×

Некоторые методы сопоставления и трекинга границ во времени

422 views

Published on

Published in: Education
  • Be the first to comment

  • Be the first to like this

Некоторые методы сопоставления и трекинга границ во времени

  1. 1. Некоторые методы сопоставления и трекинга границ во времени Александр Новиков Video Group CS MSU Graphics & Media Lab
  2. 2. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Содержание  Введение  Joint Pixel Features Based Tracking  Generalized Hough Transform Based Tracking  Tracking via Edgel Templates  Заключение 2
  3. 3. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Постановка задач Задача сопоставления границ Для пары кадров произвести сопоставление их карт границ 3 Последовательность Capitol
  4. 4. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Постановка задач Задача трекинга границ Проследить движение границ, выделенных на первом кадре видеопоследовательности 4
  5. 5. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Применение (1) 1. Трекинг объектов 2. Надежный поиск и обработка областей открытия 5 M.-C. Roh, T.-Y. Kim, J. Park, S.-W. Lee, “Accurate object contour tracking based on boundary edge selection,” in Pattern Recognition, Volume 40, Issue 3, 2007
  6. 6. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Применение (2) 3. Избавление от «затеканий», т.е. попадания значений каких-либо карт за границы соответствующих объектов 6 Исходное видео Карта салиентности Последовательность
  7. 7. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Тривиальный подход Для решения задачи можно использовать алгоритмы Motion Estimation Проблемы:  Блочные методы с простыми метриками неточны на границах  Неверная работа на областях открытия 7
  8. 8. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Содержание  Введение  Joint Pixel Features Based Tracking  Generalized Hough Transform Based Tracking  Tracking via Edgel Templates  Заключение 8
  9. 9. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Идея метода 9 Поиск для каждого пикселя границы на первом кадре его положения на втором сравнением блоков по некоторой метрике M. Khansari, H. R. Rabiee, et al., “An Adaptive Semi-Automatic Video Object Extraction Algorithm Based on Joint Transform and Spatial Domains Features,” in CBMI, 2005
  10. 10. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Варианты реализации Поблочное сравнение – самый распространенный подход Часто используемые метрики – разница:  значений цветовых каналов  модулей/направлений градиентов яркости 10
  11. 11. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Joint Feature Vector В данной статье используется евклидово расстояние между Joint Feature Vector’ами пикселей, состоящими из: 1. выбранных коэффициентов Undecimated Wavelet Packet Transform (UWPT) 2. значения яркости пикселя 11 M. Khansari, H. R. Rabiee, et al., “An Adaptive Semi-Automatic Video Object Extraction Algorithm Based on Joint Transform and Spatial Domains Features,” in CBMI, 2005
  12. 12. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Undecimated Wavelet Packet Transform (1) UWPT – один из видов вейвлет-преобразований Используется авторами в связи с:  достаточно подробным описанием окрестности пикселя  его инвариантностью к сдвигам  устойчивостью к различным видам шума 12 M. Khansari, H. R. Rabiee, et al., “An Adaptive Semi-Automatic Video Object Extraction Algorithm Based on Joint Transform and Spatial Domains Features,” in CBMI, 2005
  13. 13. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Undecimated Wavelet Packet Transform (2) 1. Строится дерево UWPT и выполняется его прореживание 2. Задается Feature Vector для каждого пикселя кадров 13 M. Khansari, H. R. Rabiee, et al., “An Adaptive Semi-Automatic Video Object Extraction Algorithm Based on Joint Transform and Spatial Domains Features,” in CBMI, 2005
  14. 14. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Результаты 14 Референсный кадр Результаты трекинга границы на некоторых кадрах M. Khansari, H. R. Rabiee, et al., “An Adaptive Semi-Automatic Video Object Extraction Algorithm Based on Joint Transform and Spatial Domains Features,” in CBMI, 2005 Кадр №0 Кадр №20 Кадр №47 Кадр №76 Кадр №169 Кадр №176 Кадр №194 Кадр №195
  15. 15. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Выводы Достоинство:  Использование привычного поблочного поиска – возможность использовать ME Недостаток:  Относительная сложность реализации метрики 15
  16. 16. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Содержание  Введение  Joint Pixel Features Based Tracking  Generalized Hough Transform Based Tracking  Tracking via Edgel Templates  Заключение 16
  17. 17. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Идея метода По построенным картам границ двух кадров, для каждого сегмента границы с первого кадра ищется ближайший по форме со второго 17 M. Murshed, M. Morshed, and O. Chae, “Moving Edge Matching for Moving Object Tracking,” in Proc. of 14th International Conference on Computer and Information Technology, 2011
  18. 18. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Generalized Hough Transform Generalized Hough Transform (GHT) – это метод представления границы объекта в виде набора параметров, характеризующих её форму (R-таблицы)  Позволяет быстро проверять объекты на схожесть с референсным  Устойчиво к шуму и искажениям границ 18 M. Murshed, M. Morshed, and O. Chae, “Moving Edge Matching for Moving Object Tracking,” in Proc. of 14th International Conference on Computer and Information Technology, 2011
  19. 19. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Generalized Hough Transform Построение R-таблицы (1) Для каждой точки исходного сегмента определяется три параметра: r, β, Ω 19 XRef, YRef – центр ограничивающего прямоугольника Xep, Yep – текущая точка r – длина отрезка между точками (XRef, YRef) и (Xep, Yep) β – полярный угол точки (XRef, YRef) относительно (Xep, Yep) Ω – угол наклона касательной к сегменту в точке (Xep, Yep) M. Murshed, M. Morshed, and O. Chae, “Moving Edge Matching for Moving Object Tracking,” in Proc. of 14th International Conference on Computer and Information Technology, 2011
  20. 20. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Generalized Hough Transform Построение R-таблицы (2) Параметры каждой точки заносятся в R-таблицу исходного сегмента 20 Параметры точки сегмента Общий вид R-таблицы M. Murshed, M. Morshed, and O. Chae, “Moving Edge Matching for Moving Object Tracking,” in Proc. of 14th International Conference on Computer and Information Technology, 2011
  21. 21. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Алгоритм сопоставления Для каждого сегмента границ с первого кадра: 1. Строится R-таблица 2. Находятся сегменты-кандидаты в окрестности поиска на втором кадре 3. С помощью R-таблицы выбирается сегмент- кандидат, наиболее похожий на исходный 21 M. Murshed, M. Morshed, and O. Chae, “Moving Edge Matching for Moving Object Tracking,” in Proc. of 14th International Conference on Computer and Information Technology, 2011
  22. 22. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Выбор сегментов-кандидатов Для исходного сегмента границы на втором кадре выбираются сегменты-кандидаты, близкие по: 1. длине и ширине ограничивающего прямоугольника 2. углу между прямой, соединяющей начало и конец сегмента и осью х 22 M. Murshed, M. Morshed, and O. Chae, “Moving Edge Matching for Moving Object Tracking,” in Proc. of 14th International Conference on Computer and Information Technology, 2011
  23. 23. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Сопоставление кандидатов с исходным сегментом (1) Для каждой точки сегмента-кандидата: 1. Вычисляется угол Ω между осью х и касательной к сегменту в ней 2. Для Ω из R-таблицы извлекаются все пары (r, β), и от точки откладываются соответствующие векторы 23 M. Murshed, M. Morshed, and O. Chae, “Moving Edge Matching for Moving Object Tracking,” in Proc. of 14th International Conference on Computer and Information Technology, 2011
  24. 24. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Сопоставление кандидатов с исходным сегментом (2) Точка Peak, в которой заканчивается наибольшее число векторов, считается новым положением центральной точки (XRef, YRef) исходного сегмента 24 M. Murshed, M. Morshed, and O. Chae, “Moving Edge Matching for Moving Object Tracking,” in Proc. of 14th International Conference on Computer and Information Technology, 2011
  25. 25. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  dx = XMaxPeak – XRef dy = YMaxPeak – YRef Определение движения сегмента границы  Поиск точки Peak выполняется для каждого сегмента-кандидата  Количество векторов, заканчивающихся в ней, служит мерой надежности сегмента  Выбирается сегмент с наивысшим значением надежности, определяется сдвиг 25 M. Murshed, M. Morshed, and O. Chae, “Moving Edge Matching for Moving Object Tracking,” in Proc. of 14th International Conference on Computer and Information Technology, 2011
  26. 26. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Тестирование метода Авторы использовали свой метод сопоставления границ для трекинга объектов 26 Маленький прямоугольник – граница объекта, большой – окно поиска Видео 640×520 пикселей, скорость работы реализации авторов – 7 fps M. Murshed, M. Morshed, and O. Chae, “Moving Edge Matching for Moving Object Tracking,” in Proc. of 14th International Conference on Computer and Information Technology, 2011
  27. 27. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Результаты 27 Результаты трекинга объектов при помощи сопоставления границ M. Murshed, M. Morshed, and O. Chae, “Moving Edge Matching for Moving Object Tracking,” in Proc. of 14th International Conference on Computer and Information Technology, 2011 1 2 3 4 5 6
  28. 28. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Выводы Достоинство:  Устойчивость к шуму и искажениям формы границ Недостаток:  Низкая устойчивость к поворотам границ 28
  29. 29. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Содержание  Введение  Joint Pixel Features Based Tracking  Generalized Hough Transform Based Tracking  Tracking via Edgel Templates  Заключение 29
  30. 30. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Идея метода Оценка совпадения направлений градиентов яркости пикселей в окрестностях сопоставляемых границ 30T. Lee and S. Soatto, “Fast Planar Object Detection and Tracking via Edgel Templates,” in IEEE WACV, 2012
  31. 31. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Что такое Edgel? Edgel – пиксель границы, характеризующийся координатами и направлением градиента яркости 31T. Lee and S. Soatto, “Fast Planar Object Detection and Tracking via Edgel Templates,” in IEEE WACV, 2012
  32. 32. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Edgel Template (1) Для сопоставляемых Edgel’ов вычисляются Edgel Template’ы (ET ) – матрицы, характеризующая их окрестности Шаг 1: разбиение окрестности на M×M блоков и вычисление градиентов яркости в них 32T. Lee and S. Soatto, “Fast Planar Object Detection and Tracking via Edgel Templates,” in IEEE WACV, 2012
  33. 33. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Edgel Template (2) Шаг 2: дискретизация направлений градиентов, заполнение матрицы 33T. Lee and S. Soatto, “Fast Planar Object Detection and Tracking via Edgel Templates,” in IEEE WACV, 2012
  34. 34. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Edgel Templates Matching Метрика степени совпадения двух Edgel Template’ов имеет вид: 34T. Lee and S. Soatto, “Fast Planar Object Detection and Tracking via Edgel Templates,” in IEEE WACV, 2012
  35. 35. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Edgel Templates Matching Быстрая реализация Хранение Template’ов в виде матриц из 0 и 1 позволяет реализовать их сравнение быстрыми битовыми операциями 35T. Lee and S. Soatto, “Fast Planar Object Detection and Tracking via Edgel Templates,” in IEEE WACV, 2012 B – параметр дискретизации
  36. 36. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Оценка скорости работы Реализация авторов работает в реальном времени на видео с разрешением 640×480 36 Время выполнения основных этапов для пары кадров T. Lee and S. Soatto, “Fast Planar Object Detection and Tracking via Edgel Templates,” in IEEE WACV, 2012
  37. 37. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Результаты (1) 37 Результаты трекинга Векторы сдвига границ между соседними кадрами T. Lee and S. Soatto, “Fast Planar Object Detection and Tracking via Edgel Templates,” in IEEE WACV, 2012
  38. 38. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Результаты (2) 38 Результаты трекинга Векторы сдвига границ между соседними кадрами T. Lee and S. Soatto, “Fast Planar Object Detection and Tracking via Edgel Templates,” in IEEE WACV, 2012
  39. 39. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Выводы Достоинства:  Высокая скорость работы  Инвариантность к изменению яркости  Устойчивость к поворотам Недостаток:  Вероятность низкого качества работы в случаях более сложного движения (авторы привели простые примеры) 39
  40. 40. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Содержание  Введение  Joint Pixel Features Based Tracking  Generalized Hough Transform Based Tracking  Tracking via Edgel Templates  Заключение 40
  41. 41. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Depth from Motion Текущие результаты (1) 41
  42. 42. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Depth from Motion Текущие результаты (2) 42
  43. 43. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Depth from Motion Текущие результаты (3) 43
  44. 44. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Depth from Motion Текущие результаты (3) 44
  45. 45. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Depth from Motion Возможные улучшения  Уточнение границ при помощи трекинга  Выделение областей открытия дает возможность:  полной автоматизации построения карт глубины  корректной обработки движущихся объектов 45
  46. 46. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Литература 1. T. Lee and S. Soatto, “Fast Planar Object Detection and Tracking via Edgel Templates,” in IEEE Workshop on the Applications of Computer Vision, Breckenridge, Colorado, 2012, pp. 473–480. 2. M. Khansari, H. R. Rabiee, and M. Asadi, M. Ghanbari, M.Nosrati, and M. Amiri, “An Adaptive Semi-Automatic Video Object Extraction Algorithm Based on Joint Transform and Spatial Domains Features,” in International Workshop on Content-Based Multimedia Indexing, Riga, Latvia, June 21– 23, 2005. 3. M. Murshed, M. Morshed, and O. Chae, “Moving Edge Matching for Moving Object Tracking,” in Proceedings of 14th International Conference on Computer and Information Technology, Dhaka, Bangladesh, December 22–24, 2011, pp. 355–359. 4. M.-C. Roh, T.-Y. Kim, J. Park, and S.-W. Lee, “Accurate object contour tracking based on boundary edge selection,” in Pattern Recognition, Volume 40, Issue 3, 2007, pp. 931–943. 46
  47. 47. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group) www.compression.ru/video/ Only for Maxus  Лаборатория компьютерной графики и мультимедиа Видеогруппа — это:  Выпускники в аспирантурах Англии, Франции, Швейцарии (в России в МГУ и ИПМ им. Келдыша)  Выпускниками защищены 5 диссертаций  Наиболее популярные в мире сравнения видеокодеков  Более 3 миллионов скачанных фильтров обработки видео 47

×