【摘 要】
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动态场景运动分割作为计算机视觉领域的一个重要研究方向,在图像检索,运动分析,场景解释中均有广泛应用。该问题的关键在于如何同时确定出运动模型的个数和对应的运动参数。区别于以往的全局聚类和随机抽样方法,提出一种基于由分治策略和指导抽样的二视场景运动分割方法,无需对运动类型个数进行任何预先假设,通过指导抽样和分治处理保证准确性和高效性。实验表明该方法能够给出满意的运动分割结果。
【机 构】
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上海交通大学信息安全工程学院,上海交通大学计算机科学与工程系
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动态场景运动分割作为计算机视觉领域的一个重要研究方向,在图像检索,运动分析,场景解释中均有广泛应用。该问题的关键在于如何同时确定出运动模型的个数和对应的运动参数。区别于以往的全局聚类和随机抽样方法,提出一种基于由分治策略和指导抽样的二视场景运动分割方法,无需对运动类型个数进行任何预先假设,通过指导抽样和分治处理保证准确性和高效性。实验表明该方法能够给出满意的运动分割结果。
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