基于 RGB-D 视频的时间一致运动分割
计算机视觉与模式识别
2016-08-17 v1
摘要
我们提出了一种基于分段刚性运动模型的 RGB-D 视频时间一致运动分割方法。我们根据每一帧分割为若干物体以及每个物体在整个序列中的刚性运动，为整个 RGB-D 序列构建全局能量。我们开发了一种新颖的初始化过程，利用深度信息对从 RGB 数据获得的特征轨迹进行聚类。我们使用坐标下降法最小化能量，其中包含了组装物体运动假设的新技术。我们方法的一个主要优点是，它使我们能够将输入序列所有 RGB-D 帧中一致标记的物体片段融合成单个的 3D 物体重建。
引用
@article{arxiv.1608.04642,
title = {Temporally Consistent Motion Segmentation from RGB-D Video},
author = {Peter Bertholet and Alexandru-Eugen Ichim and Matthias Zwicker},
journal= {arXiv preprint arXiv:1608.04642},
year = {2016}
}