平均曲率流阈值化格式与 de Giorgi 极小运动思想的关联
计算机视觉与模式识别
2020-01-15 v2
摘要
我们考虑阈值化格式并探究其与 De Giorgi 关于度量空间中梯度流思想的联系；此处应用于平均曲率流，作为界面面积的最速下降。我们分析的基础是 Esedoglu 与第二作者所观察到的：阈值化可解释为对逼近界面面积的能量的极小运动格式。De Giorgi 的框架为该格式提供了最优的能量耗散关系，我们在其中取极限以导出基于耗散的平均曲率流弱表述。尽管适用于任意网络的通用情形，此处我们限定于单一界面的情形，从而允许紧凑且自洽的呈现。
引用
@article{arxiv.1910.11443,
title = {Animal Detection in Man-made Environments},
author = {Abhineet Singh and Marcin Pietrasik and Gabriell Natha and Nehla Ghouaiel and Ken Brizel and Nilanjan Ray},
journal= {arXiv preprint arXiv:1910.11443},
year = {2020}
}
备注
to appear in to WACV 2020, supplementary: [http://webdocs.cs.ualberta.ca/~vis/asingh1/docs/animal_detection_supp.pdf], demo: [https://youtu.be/ZkjcP8s0QVQ]