利用互补几何模型的运动分割
计算机视觉与模式识别
2018-04-09 v1
摘要
许多真实世界序列无法简便地归类为一般或退化；在此类情况下，在运动分割中使用基础矩阵或单应矩阵模型时强加错误的二分法会导致困难。即便面对一般场景运动，作为运动分割模型的基础矩阵方法仍存在若干缺陷，本文对此进行讨论。基础矩阵方法的全部潜力只有在我们从更简单的单应模型中审慎获取信息时才可实现。基于这些考虑，我们提出了一种多视图谱聚类框架，将多个模型协同结合。我们表明，以此方式性能可大幅提升。我们在现有运动分割数据集上进行了广泛测试，在所有数据集上均达到最先进（state-of-the-art）性能；我们还提出了改编自 KITTI 基准的更真实且具挑战性的数据集，包含传统数据集中未见的真实世界效应，如强透视与强前向平移。
引用
@article{arxiv.1804.02142,
title = {Motion Segmentation by Exploiting Complementary Geometric Models},
author = {Xun Xu and Loong-Fah Cheong and Zhuwen Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:1804.02142},
year = {2018}
}
备注
CVPR 2018