Related article: Wonsang You, M.S. Houari Sabirin, and Munchurl Kim, "Real-time detection and tracking of multiple objects with partial decoding in H.264/AVC bitstream domain," Proceedings of SPIE, N. Kehtarnavaz and M.F. Carlsohn, San Jose, CA, USA: SPIE, 2009, pp. 72440D-72440D-12.
Related article: Wonsang You, M.S. Houari Sabirin, and Munchurl Kim, "Real-time detection and tracking of multiple objects with partial decoding in H.264/AVC bitstream domain," Proceedings of SPIE, N. Kehtarnavaz and M.F. Carlsohn, San Jose, CA, USA: SPIE, 2009, pp. 72440D-72440D-12.
Occlusion and Abandoned Object Detection for Surveillance ApplicationsEditor IJCATR
Object detection is an important step in any video analysis. Difficulties of the object detection are finding hidden objects
and finding unrecognized objects. Although many algorithms have been developed to avoid them as outliers, occlusion boundaries
could potentially provide useful information about the scene’s structure and composition. A novel framework for blob based occluded
object detection is proposed. A technique that can be used to detect occlusion is presented. It detects and tracks the occluded objects in
video sequences captured by a fixed camera in crowded environment with occlusions. Initially the background subtraction is modeled
by a Mixture of Gaussians technique (MOG). Pedestrians are detected using the pedestrian detector by computing the Histogram of
Oriented Gradients descriptors (HOG), using a linear Support Vector Machine (SVM) as the classifier. In this work, a recognition and
tracking system is built to detect the abandoned objects in the public transportation area such as train stations, airports etc. Several
experiments were conducted to demonstrate the effectiveness of the proposed approach. The results show the robustness and
effectiveness of the proposed method.
Computer vision has been studied for more than 40 years. Due to the increasingly diverse and rapidly developed topics in vision and the related fields (e.g., machine learning, signal processing, cognitive science), the tasks to come up with new research ideas are usually daunting for junior graduate students in this field. In this talk, I will present five methods to come up with new research ideas. For each method, I will give several examples (i.e., existing works in the literature) to illustrate how the method works in practice.
This is a common sense talk and will not have complicated math equations and theories.
Note: The content of this talk is inspired by "Raskar Idea Hexagon" - Prof. Ramesh Raskar's talk on "How to come up with new Ideas".
To download the presentation slide with videos, please visit
http://jbhuang0604.blogspot.com/2010/05/how-to-come-up-with-new-research-ideas.html
For the video lecture (in Chinese), please visit
http://jbhuang0604.blogspot.com/2010/06/blog-post_14.html
Object detection is a computer technology related to computer vision and image processing that deals with detecting instances of semantic objects of a certain class (such as humans, buildings, or cars) in digital images and videos.
A Small Helping Hand from me to my Engineering collegues and my other friends in need of Object Detection
HUMAN MOTION DETECTION AND TRACKING FOR VIDEO SURVEILLANCEAswinraj Manickam
An approach to detect and track groups of people in video-surveillance applications, and to automatically recognize their behavior.
This method keeps track of individuals moving together by maintaining a spacial and temporal group coherence.
First, people are individually detected and tracked. Second, their trajectories are analyzed over a temporal window and clustered using the Mean-Shift algorithm.
A coherence value describes how well a set of people can be described as a group. Furthermore, we propose a formal event description language.
The group events recognition approach is successfully validated on 4 camera views from 3 data sets: an airport, a subway, a shopping center corridor and an entrance hall.
2. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus
Содержание
Введение
Совместный поиск
областей открытия и OF
Использование машинного обучения
Выделение границ объектов
Заключение
2
3. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus
Распространение глубины
Исходное видео
3
4. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus
Распространение глубины
Карта глубины
4
5. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus
Распространение глубины
Пример работы
5
6. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus
Распространение глубины
Основная проблема – «затекания»
6
Исходное видео Полученная глубина
7. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus
Распространение глубины
Причина «затеканий»
7С. Гришин, “Программная система для преобразования
частоты кадров цифровых видео сигналов,” 2009
8. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus
Распространение глубины
Направления улучшения
8
Двухстороннее распространение с учетом
меры доверия
Обработка областей открытия
Отслеживание объектов
9. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus
Области открытия
Опорный кадр
9
10. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus
Области открытия
Текущий кадр
10
11. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus
Области открытия
Поток с областями открытия
11
12. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus
Области открытия
Обратный поток с областями открытия
12
13. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus
Оптический поток
В ~60 раз медленнее
13A. Ayvaci, M. Raptis and S. Soatto, “Sparse Occlusion Detection
with Optical Flow,” IJCV, 2011
14. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus
Содержание
Введение
Совместный поиск
областей открытия и OF
Использование машинного обучения
Выделение границ объектов
Заключение
14
15. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus
Встроенное обнаружение
областей открытия
15P. Sand, S. Teller, “Particle Video: Long-Range Motion Estimation
using Point Trajectories,” CVPR, 2006
Стандартные подходы:
ограничение на гладкость
постобработка
Предлагаемая схема:
устойчивый OF (пирамидальный алгоритм)
поиск областей открытия (закрытия)
улучшение границ OF билатеральным
сглаживанием с учетом областей открытия
16. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus
Поиск областей открытия
(1/2)
16P. Sand, S. Teller, “Particle Video: Long-Range Motion Estimation
using Point Trajectories,” CVPR, 2006
Дивергенция потока:
Выбираем области закрытия:
17. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus
Поиск областей открытия
(2/2)
17P. Sand, S. Teller, “Particle Video: Long-Range Motion Estimation
using Point Trajectories,” CVPR, 2006
Межкадровая разность:
Объединение критериев:
– функция плотности нормального
распределения
Из экспериментов:
18. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus
Модификация оценки OF
18P. Sand, S. Teller, “Particle Video: Long-Range Motion Estimation
using Point Trajectories,” CVPR, 2006
Базовый метод: T. Brox et al., “High accuracy optical flow estimation based on a theory for warping,”
ECCV, 2004.
19. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus
Фильтрация OF
19P. Sand, S. Teller, “Particle Video: Long-Range Motion Estimation
using Point Trajectories,” CVPR, 2006
Радиус фильтрации = 10
20. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus
Фильтрация OF
Ускорение
20P. Sand, S. Teller, “Particle Video: Long-Range Motion Estimation
using Point Trajectories,” CVPR, 2006
Модуль градиента потока:
Сглаживание по Гауссу,
Сглаживание потока применяется там,
где усредненное значение
21. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus
Результаты
Кадр 1
21P. Sand, S. Teller, “Particle Video: Long-Range Motion Estimation
using Point Trajectories,” CVPR, 2006
22. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus
Результаты
Кадр 2
22P. Sand, S. Teller, “Particle Video: Long-Range Motion Estimation
using Point Trajectories,” CVPR, 2006
23. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus
Результаты
Из статьи (40,53 с)
23P. Sand, S. Teller, “Particle Video: Long-Range Motion Estimation
using Point Trajectories,” CVPR, 2006
24. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus
Результаты
Наши (13,74 с)
24P. Sand, S. Teller, “Particle Video: Long-Range Motion Estimation
using Point Trajectories,” CVPR, 2006
25. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus
Тема статьи –
построение траекторий частиц
25P. Sand, S. Teller, “Particle Video: Long-Range Motion Estimation
using Point Trajectories,” CVPR, 2006
26. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus
Содержание
Введение
Совместный поиск
областей открытия и OF
Использование машинного обучения
Выделение границ объектов
Заключение
26
27. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus
Классификатор
для областей открытия
27A. Humayun, O. M. Aodha, G. J. Brostow, “Learning to Find
Occlusion Regions,” CVPR, 2011
Задача классификации
для областей открытия
– длина вектора признаков
– размер обучающей базы
Random forest (решающий лес)
28. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus
Решающий лес
28
http://en.wikipedia.org/wiki/Decision_tree_learning
Набор решающих деревьев
Итоговое решение – результат голосования
29. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus
Признак по границам
объектов
29A. Humayun, O. M. Aodha, G. J. Brostow, “Learning to Find
Occlusion Regions,” CVPR, 2011
Области открытия расположены вблизи
границ объектов
Canny edge detector
– текущий пиксель
– уровень разрешения изображения
30. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus
Признак по постоянству
цвета
30A. Humayun, O. M. Aodha, G. J. Brostow, “Learning to Find
Occlusion Regions,” CVPR, 2011
Межкадровая разность
по скомпенсированным кадрам:
– интерполяция для дробных сдвигов
За границами кадра – большие значения
31. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus
Области открытия
Постоянство текстуры (1/3)
31A. Humayun, O. M. Aodha, G. J. Brostow, “Learning to Find
Occlusion Regions,” CVPR, 2011
и – результат действия
текстурных фильтров
– среднее, – дисперсия
в окрестности
32. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus
Области открытия
Постоянство текстуры (2/3)
32A. Humayun, O. M. Aodha, G. J. Brostow, “Learning to Find
Occlusion Regions,” CVPR, 2011
Пример текстурных фильтров:
33. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus
Области открытия
Постоянство текстуры (3/3)
33A. Humayun, O. M. Aodha, G. J. Brostow, “Learning to Find
Occlusion Regions,” CVPR, 2011
Расстояние Махаланобиса:
– дисперсия по и
34. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus
Признаки по потоку
Направление векторов
34A. Humayun, O. M. Aodha, G. J. Brostow, “Learning to Find
Occlusion Regions,” CVPR, 2011
и – медианы компонент потока
по набору алгоритмов OF (4 алгоритма)
Дисперсия направления потока в окне
35. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus
Признаки по потоку
Длина векторов
35A. Humayun, O. M. Aodha, G. J. Brostow, “Learning to Find
Occlusion Regions,” CVPR, 2011
Среднее оценивается в окне
Признаки на основе дисперсии длины
и направления векторов считаются также
по каждому из алгоритмов
36. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus
Относительное движение
36A. Humayun, O. M. Aodha, G. J. Brostow, “Learning to Find
Occlusion Regions,” CVPR, 2011
Время «столкновения»
противоположных пикселей
37. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus
Другие признаки
37A. Humayun, O. M. Aodha, G. J. Brostow, “Learning to Find
Occlusion Regions,” CVPR, 2011
Медиана потока по суперпикселям
(сегментация по яркости)
LRC (Left-Right Consistency)
– поток в обратном направлении
LRC по углу
38. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus
Обучение
38A. Humayun, O. M. Aodha, G. J. Brostow, “Learning to Find
Occlusion Regions,” CVPR, 2011
ED – близость к границам
Pb – близость к границам (другие
детекторы границ)
PC – межкадровая разность
ST – пространственные текстуры
STM – пространственные текстуры
(Махалонобис)
TG – градиенты медианы потока
по алгоритмам
AV – дисперсия угла
LV – дисперсия длинны векторов
SC – скорость «сближения»
RC – LRC
RA – LRC по углу
FCi – набор метрик оптического потока
FA – дисперсия угла по алгоритмам
FN – дисперсия длины векторов
по алгоритмам
SP – градиенты потока между
суперпикселями
39. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus
Результаты (1/2)
39A. Humayun, O. M. Aodha, G. J. Brostow, “Learning to Find
Occlusion Regions,” CVPR, 2011
40. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus
Результаты (1/2)
40A. Humayun, O. M. Aodha, G. J. Brostow, “Learning to Find
Occlusion Regions,” CVPR, 2011
41. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus
Результаты (2/2)
41A. Humayun, O. M. Aodha, G. J. Brostow, “Learning to Find
Occlusion Regions,” CVPR, 2011
42. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus
Результаты (2/2)
42A. Humayun, O. M. Aodha, G. J. Brostow, “Learning to Find
Occlusion Regions,” CVPR, 2011
43. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus
Обучение
43A. Humayun, O. M. Aodha, G. J. Brostow, “Learning to Find
Occlusion Regions,” CVPR, 2011
ED – близость к границам
Pb – близость к границам (другие
детекторы границ)
PC – межкадровая разность
ST – пространственные текстуры
STM – пространственные текстуры
(Махалонобис)
TG – градиенты медианы потока
по алгоритмам
AV – дисперсия угла
LV – дисперсия длинны векторов
SC – скорость «сближения»
RC – LRC
RA – LRC по углу
FCi – набор метрик оптического потока
FA – дисперсия угла по алгоритмам
FN – дисперсия длины векторов
по алгоритмам
SP – градиенты потока между
суперпикселями
44. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus
Сокращенный набор
признаков
44A. Humayun, O. M. Aodha, G. J. Brostow, “Learning to Find
Occlusion Regions,” CVPR, 2011
Только «быстрые» признаки (<2 минут)
Время обучения: 54 24 минуты
(для 13-ти последовательностей)
Обработка: 124 1.3 минуты
45. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus
Результаты сокращения
набора признаков (1/2)
45A. Humayun, O. M. Aodha, G. J. Brostow, “Learning to Find
Occlusion Regions,” CVPR, 2011
46. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus
Результаты сокращения
набора признаков (1/2)
46A. Humayun, O. M. Aodha, G. J. Brostow, “Learning to Find
Occlusion Regions,” CVPR, 2011
47. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus
Результаты сокращения
набора признаков (2/2)
47A. Humayun, O. M. Aodha, G. J. Brostow, “Learning to Find
Occlusion Regions,” CVPR, 2011
48. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus
Результаты сокращения
набора признаков (2/2)
48A. Humayun, O. M. Aodha, G. J. Brostow, “Learning to Find
Occlusion Regions,” CVPR, 2011
49. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus
Содержание
Введение
Совместный поиск
областей открытия и OF
Использование машинного обучения
Выделение границ объектов
Заключение
49
50. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus
Поиск границ объектов
Исходное изображение
50P. Sundberg et al., “Occlusion boundary detection and
figure/ground assignment from optical flow,” CVPR, 2011
51. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus
Поиск границ объектов
Желаемая карта границ
51P. Sundberg et al., “Occlusion boundary detection and
figure/ground assignment from optical flow,” CVPR, 2011
52. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus
Поиск границ объектов
Разность с соседними кадрами
52P. Sundberg et al., “Occlusion boundary detection and
figure/ground assignment from optical flow,” CVPR, 2011
t–1 t+1t
53. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus
Поиск границ объектов
Градиент по текстуре (1/2)
53P. Sundberg et al., “Occlusion boundary detection and
figure/ground assignment from optical flow,” CVPR, 2011
54. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus
Поиск границ объектов
Градиент по текстуре (2/2)
54P. Sundberg et al., “Occlusion boundary detection and
figure/ground assignment from optical flow,” CVPR, 2011
55. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus
Поиск границ объектов
Градиент по движению
55P. Sundberg et al., “Occlusion boundary detection and
figure/ground assignment from optical flow,” CVPR, 2011
и – применение
к и
Удаляем повторные границы:
Используем как дополнительную
информацию
56. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus
Градиент по движению
Исходный кадр
56P. Sundberg et al., “Occlusion boundary detection and
figure/ground assignment from optical flow,” CVPR, 2011
57. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus
Градиент по движению
Межкадровая разность
57P. Sundberg et al., “Occlusion boundary detection and
figure/ground assignment from optical flow,” CVPR, 2011
58. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus
Градиент по движению
Результат
58P. Sundberg et al., “Occlusion boundary detection and
figure/ground assignment from optical flow,” CVPR, 2011
59. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus
Поиск границ объектов
Ключевые компоненты
59P. Sundberg et al., “Occlusion boundary detection and
figure/ground assignment from optical flow,” CVPR, 2011
Предположения о границах
пространственные
цвет
яркость
текстура
из движения
Данные оптического потока
сравнение движения
по разные стороны от границ
Взвешенная карта
границ
60. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus
Использование
оптического потока (1/2)
60P. Sundberg et al., “Occlusion boundary detection and
figure/ground assignment from optical flow,” CVPR, 2011
– точка границы
– соседняя область
– область текущей точки
=1, если текущая точка внутренняя
(вблизи нет границ), иначе – 0
61. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus
Использование
оптического потока (2/2)
61P. Sundberg et al., “Occlusion boundary detection and
figure/ground assignment from optical flow,” CVPR, 2011
Наилучшее приближение потока:
Поток по разные стороны от границы:
Мера границы по оптическому потоку:
62. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus
Поиск границ объектов
Итоговая формула
62P. Sundberg et al., “Occlusion boundary detection and
figure/ground assignment from optical flow,” CVPR, 2011
(подобран с помощью SVM)
Дополнительно предлагаются:
разделение
на связные объекты
сегментация объект/фон
Предположения
о границах
Предположения
о потоке
63. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus
Поиск границ объектов
Итоговая формула
P. Sundberg et al., “Occlusion boundary detection and
figure/ground assignment from optical flow,” CVPR, 2011
63
Precision
Recall
64. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus
Результаты (1/2)
Исходное изображение
64P. Sundberg et al., “Occlusion boundary detection and
figure/ground assignment from optical flow,” CVPR, 2011
65. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus
Результаты (1/2)
Без оптического потока
65P. Sundberg et al., “Occlusion boundary detection and
figure/ground assignment from optical flow,” CVPR, 2011
66. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus
Результаты (1/2)
С оптическим потоком
66P. Sundberg et al., “Occlusion boundary detection and
figure/ground assignment from optical flow,” CVPR, 2011
67. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus
Результаты (1/2)
Сегментация объект/фон
67P. Sundberg et al., “Occlusion boundary detection and
figure/ground assignment from optical flow,” CVPR, 2011
68. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus
Результаты (2/2)
Исходное изображение
68P. Sundberg et al., “Occlusion boundary detection and
figure/ground assignment from optical flow,” CVPR, 2011
69. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus
Результаты (2/2)
Без оптического потока
69P. Sundberg et al., “Occlusion boundary detection and
figure/ground assignment from optical flow,” CVPR, 2011
70. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus
Результаты (2/2)
С оптическим потоком
70P. Sundberg et al., “Occlusion boundary detection and
figure/ground assignment from optical flow,” CVPR, 2011
71. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus
Результаты (2/2)
Сегментация объект/фон
71P. Sundberg et al., “Occlusion boundary detection and
figure/ground assignment from optical flow,” CVPR, 2011
72. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus
Содержание
Введение
Совместный поиск
областей открытия и OF
Использование машинного обучения
Выделение границ объектов
Заключение
72
73. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus
Заключение
73
Поиск областей открытия только по потоку
ненадежен
Нужно
искать поток одновременно с областями открытия
учитывать пространственные признаки
использовать несколько признаков (машинное
обучение?)
тестировать сегментацию объект/фон
на стандартных базах
Глобальные оптимизационные методы поиска
OF не такие медленные, как казалось (?)
74. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus
Применение
к распространению глубины
74
Улучшение детектора областей открытия
Избавиться от ошибок типа False Positive
Заполнять области открытия глубиной фона
Добавить пространственные признаки
Заполнять приблизительные области открытия
только из пространственной информации
Вопросы?
75. CS MSU Graphics & Media Lab (Video Group)
www.compression.ru/video/
Only for
Maxus
Литература
1. T. Brox, “From pixels to regions: partial differential equations in image
analysis,” PhD thesis, Faculty of Mathematics and CS, Saarland
University, 2005
2. A. Humayun, O. M. Aodha, G. J. Brostow, “Learning to Find Occlusion
Regions,” CVPR, 2011
3. P. Sand, S. Teller, “Particle Video: Long-Range Motion Estimation using
Point Trajectories,” CVPR, 2006
4. T. Brox, A. Bruhn, N. Papenberg, J.Weickert, “High accuracy optical flow
estimation based on a theory for warping,” ECCV, pages 25–36, 2004
5. P. Sundberg, T. Brox, M. Maire, P. Arbelaez, J. Malik, “Occlusion
boundary detection and figure/ground assignment from optical flow,”
CVPR, 2011
6. С. Гришин, “Программная система для преобразования частоты
кадров цифровых видео сигналов,” 2009
75
76. 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
76