Динамическая текстура
 | В этой статье есть несколько проблем. Пожалуйста, помогите улучшить его или обсудите эти проблемы на странице обсуждения . ( Узнайте, как и когда удалять эти шаблонные сообщения )
|
Динамическая текстура (иногда называемая временной текстурой ) — это текстура с движением, которую можно найти в видеороликах с морскими волнами, огнем, дымом, волнистыми деревьями и т. д. [1] [2] Динамическая текстура имеет пространственно повторяющийся рисунок с изменяющимся во времени визуальным рисунком. [3] Моделирование и анализ динамической текстуры — тема обработки изображений и распознавания образов в компьютерном зрении .
Извлечение признаков, описывающих динамическую текстуру, можно использовать для задач классификации , сегментации , распознавания и поиска последовательностей изображений. Анализ динамической текстуры при сравнении с текстурой статических изображений представляет собой сложную задачу. [2] Важно, чтобы извлеченные функции из динамической текстуры сочетали в себе описание движения и внешнего вида, а также были инвариантными к некоторым преобразованиям, таким как вращение, перемещение и освещение. [2]
Методы анализа динамической текстуры
[ редактировать ]Методы динамического распознавания текстур можно разделить на следующие категории: [3]
- Методы, основанные на оптическом потоке : применяя оптический поток к динамической текстуре, можно определить скорость с указанием направления и величины и использовать ее для распознавания динамической текстуры. Благодаря простоте расчета в настоящее время это самый популярный метод.
- Методы вычисления геометрических свойств : эти методы отслеживают траектории движения поверхностей в пространственно-временной области. [4]
- Методы, основанные на локальной пространственно-временной фильтрации : эти методы анализируют локальные пространственно-временные закономерности , их ориентацию и энергию и используют их в качестве признаков, используемых для классификации. [5]
- Методы, основанные на глобальном пространственно-временном преобразовании : этот метод характеризует движение в разных масштабах с помощью вейвлетов , которые могут разложить движение на локальное и глобальное. [6]
- Методы, основанные на моделях . Эти методы направлены на создание модели для описания движения с помощью набора параметров.
Приложения
[ редактировать ]- Сегментация последовательности изображений природных сцен. [7] Это помогает различать улицы и траву рядом с этими улицами, что можно использовать при навигации.
динамических текстур, - Обнаружение движения: функции извлеченные из видеоматериалов, можно использовать для обнаружения аномальной активности толпы. [8]
- Классификация видео: видео с природными сценами или другими сценами с динамическими текстурами.
- Поиск видео: динамические текстуры можно использовать в качестве функции поиска видео, содержащих, например, морские волны, дым, облака, волнистые деревья.
Ссылки
[ редактировать ]- ^ «Моделирование временных текстур - Публикация конференции IEEE». дои : 10.1109/ICIP.1996.560871 . hdl : 1721.1/11210 . S2CID 15426108 .
{{cite journal}}: Для цитирования журнала требуется|journal=( помощь ) - ^ Jump up to: а б с Соатто, С.; Доретто, Г.; Ву, В. (2001). «Динамические текстуры - материалы восьмой международной конференции IEEE по компьютерному зрению ICCV 2001». дои : 10.1109/ICCV.2001.937658 .
{{cite journal}}: Для цитирования журнала требуется|journal=( помощь ) - ^ Jump up to: а б Петери, Рено; Четвериков, Дмитрий (2005), «Краткий обзор динамического описания и распознавания текстур», Компьютерные системы распознавания , Достижения в области мягких вычислений, Springer, Берлин, Гейдельберг, стр. 17–26, CiteSeerX 10.1.1.64.4707 , doi : 10.1007 /3-540-32390-2_2 , ISBN 9783540250548
- ^ «Извлечение признаков временной текстуры на основе пространственно-временной траектории движения - публикация конференции IEEE». дои : 10.1109/ICPR.1998.711871 . S2CID 1233889 .
{{cite journal}}: Для цитирования журнала требуется|journal=( помощь ) - ^ Берген, Джеймс Р.; Уайлдс, Ричард П. (26 июня 2000 г.). «Качественный пространственно-временной анализ с использованием ориентированного энергетического представления». Компьютерное зрение — ECCV 2000 . Конспекты лекций по информатике. Том. 1843. Шпрингер, Берлин, Гейдельберг. стр. 768–784. CiteSeerX 10.1.1.189.3015 . дои : 10.1007/3-540-45053-X_49 . ISBN 9783540676867 .
- ^ «Индексация видеотекстур с использованием пространственно-временных вейвлетов - Публикация конференции IEEE». дои : 10.1109/ICIP.2002.1039981 . S2CID 203671858 .
{{cite journal}}: Для цитирования журнала требуется|journal=( помощь ) - ^ Доретто; Кремерс; Фаваро; Соатто (октябрь 2003 г.). «Динамическая сегментация текстур». Материалы девятой международной конференции IEEE по компьютерному зрению . С. 1236–1242 т.2. CiteSeerX 10.1.1.324.456 . дои : 10.1109/ICCV.2003.1238632 . ISBN 978-0-7695-1950-0 . S2CID 2477092 .
- ^ Мур, Саймон С.; Маршалл, Дэвид; Розин, Пол Л.; Ллойд, Кэлон (01 мая 2017 г.). «Обнаружение агрессивной и аномальной активности толпы с использованием временного анализа текстурных мер на основе матрицы совпадения уровней серого (GLCM)». Машинное зрение и его приложения . 28 (3–4): 361–371. arXiv : 1605.05106 . дои : 10.1007/s00138-017-0830-x . ISSN 1432-1769 . S2CID 7371617 .