Dynamická struktura - Dynamic texture

Dynamická struktura (někdy označované jako časová struktura) je textura s pohybem, kterou lze najít ve videích mořských vln, ohně, kouře, zvlněných stromů atd.[1][2] Dynamická textura má prostorově se opakující vzor s časově proměnlivým vizuálním vzorem.[3] Modelování a analýza dynamické textury je tématem zpracování obrázků a rozpoznávání vzorů v počítačové vidění.

Extrakční funkce, které popisují dynamickou texturu, lze použít pro úkoly sekvencí obrázků klasifikace, segmentace, rozpoznávání a vyhledávání. Ve srovnání s texturou nalezenou ve statických obrazech je analýza dynamické textury náročným problémem.[2] Je důležité, aby extrahované funkce z dynamické textury kombinovaly popis pohybu a vzhledu a byly také invariantní k transformaci, jako je rotace, překlad a osvětlení.[2]

Metody analýzy dynamické textury

Metody dynamického rozpoznávání textury lze rozdělit do následujících kategorií:[3]

  1. Metody založené na optickém toku: aplikováním optický tok na dynamickou strukturu, rychlost se směrem a velikost lze detekovat a použít k rozpoznání dynamické textury. Vzhledem k jednoduchosti jeho výpočtu je v současnosti nejoblíbenější metodou.
  2. Metody výpočtu geometrických vlastností: tato metoda sleduje povrchy pohybových trajektorií v časoprostorové doméně.[4]
  3. Metody založené na lokálním časoprostorovém filtrování : tyto metody analyzují místní časoprostorové vzorce a jejich orientaci a energii a používají je jako vlastnost používanou pro klasifikaci.[5]
  4. Metody založené na globální časoprostorové transformaci: tato metoda charakterizuje pohyb v různém měřítku pomocí vlnky které mohou rozložit pohyb na místní a globální.[6]
  5. Metody založené na modelu : Cílem těchto metod je generování modelu k popisu pohybu pomocí sady parametrů.

Aplikace

- Segmentace sekvenčních obrazů přírodních scén.[7] To pomáhá rozlišovat mezi ulicemi a trávou podél těchto ulic, které by mohly být použity při aplikaci navigací.

- Detekce pohybu: Dynamická textura extrahované funkce z videozáznamů lze využít k detekci abnormálních davových aktivit.[8]

- Klasifikace videa: video přírodních scén nebo jiných scén, které vykazují dynamické textury.

- Načítání videa: Dynamické textury lze použít jako funkci načítání videí, která obsahují například mořské vlny, kouř, mraky, zvlněné stromy.

Reference

  1. ^ "Dočasné modelování textur - publikace IEEE Conference". doi:10.1109 / ICIP.1996.560871. Citovat deník vyžaduje | deník = (Pomoc)
  2. ^ A b C Zhao, G .; Pietikäinen, M. (2007). "Dynamické rozpoznávání textur pomocí místních binárních vzorů s aplikací na výrazy obličeje - IEEE Journals & Magazine". Transakce IEEE na analýze vzorů a strojové inteligenci. 29 (6): 915–28. CiteSeerX  10.1.1.714.2104. doi:10.1109 / TPAMI.2007.1110. PMID  17431293.
  3. ^ A b Péteri, Renaud; Chetverikov, Dmitry (2005), „Krátký průzkum popisu a rozpoznávání dynamických textur“, Počítačové systémy rozpoznávání„Pokroky v oblasti měkkých počítačů, Springer, Berlín, Heidelberg, str. 17–26, CiteSeerX  10.1.1.64.4707, doi:10.1007/3-540-32390-2_2, ISBN  9783540250548
  4. ^ "Extrakce prvků časové textury na základě časoprostorové trajektorie pohybu - publikace IEEE Conference". doi:10.1109 / ICPR.1998.711871. Citovat deník vyžaduje | deník = (Pomoc)
  5. ^ Bergen, James R .; Wildes, Richard P. (2000-06-26). Kvalitativní časoprostorová analýza s využitím orientované energetické reprezentace. Počítačové vidění - ECCV 2000. Přednášky z informatiky. Springer, Berlín, Heidelberg. str. 768–784. CiteSeerX  10.1.1.189.3015. doi:10.1007 / 3-540-45053-X_49. ISBN  9783540676867.
  6. ^ "Video textury indexování pomocí časoprostorových vlnek - IEEE Conference Publication". doi:10.1109 / ICIP.2002.1039981. Citovat deník vyžaduje | deník = (Pomoc)
  7. ^ Doretto; Cremers; Favaro; Soatto (říjen 2003). Dynamická segmentace textury. Sborník Devátá mezinárodní konference IEEE o počítačovém vidění. str. 1236–1242 obj. 2. CiteSeerX  10.1.1.324.456. doi:10.1109 / ICCV.2003.1238632. ISBN  978-0-7695-1950-0.
  8. ^ Moore, Simon C .; Marshall, David; Rosin, Paul L .; Lloyd, Kaelon (01.05.2017). "Detekce násilné a abnormální davové aktivity pomocí časové analýzy měr textury textury na základě šedé úrovně společného výskytu (GLCM)". Strojové vidění a aplikace. 28 (3–4): 361–371. arXiv:1605.05106. doi:10.1007 / s00138-017-0830-x. ISSN  1432-1769.