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上传时间: 2021-03-04
详细说明:由于场景中的遮挡和对象的非刚性变形,从常见跟踪器获得的运动轨迹可能包含许多丢失或关联错误的条目。 将这样的基于破坏点的轨迹聚类为多个运动仍然是一个难题。 在本文中,我们提出了一种利用跟踪点的时空特征来促进对不完整和损坏的轨迹进行分割的方法,从而针对严重的数据丢失和噪声获得了高度鲁棒的结果。 我们的方法首先使用离散余弦变换(DCT)作为轨迹投影的时间平滑约束,以确保所得分量修复病理轨迹的有效性。 然后,基于观察到的场景中前景和背景的轨迹可能具有不同的空间分布,我们提出了一种两阶段聚类策略,该策略首先执行前景-背景分离,然后对剩余的前景轨迹进行分段。 我们证明,使用这种新的聚类策略,即使使用简单的翻译模型,也可以准确地分割具有复杂运动的序列。 最后,在Hopkins 155数据集和伯克利运动分割数据集上进行的一系列实验表明,在有效性和鲁棒性方面,我们的方法优于其他最新的运动分割算法。
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