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Nike 5.0 V4 segmento più oggetti da multi view video

Nike 5.0 V4

In questo articolo, presentiamo un algoritmo automatico per Nike Free Run 5.0 V4 Leopard segmento più oggetti da multi-view video. Gli oggetti interessati iniziali (IIOS) vengono estratti automaticamente nella vista chiave del fotogramma iniziale in base al modello di salienza. Più oggetti segmentazione è scomposto in una serie di problemi sotto-segmentazione, e risolto minimizzando la funzione di energia con binario grafico etichetta taglio. Nella funzione romanzo energetica proposta, il colore e profondità segnali sono integrati con il termine dati, che viene poi modificato con pena sfondo con occlusione ragionamento. Nel lungo scorrevolezza, enhancement primo piano viene sviluppato per rafforzare il movimento oggetti di contorno, e allo stesso tempo attenua il contrasto sfondo. Per il segmento video multi-vista, le previsioni grossolane degli altri punti di vista e il telaio successivo vengono proiettate dalla disparità di pixel-based e compensazione del movimento, rispettivamente, che sfrutta la consistenza spazio-temporale intrinseca. Banda incerto lungo il confine dell'oggetto è a forma di base di misura di attività e raffinato con il grafico taglio, con un conseguente più accurate Nike 5.0 V4 oggetti interessati (IOS) livelli in tutte Nike Free Run le viste dei telai. Gli esperimenti sono implementati su un paio di multi-visualizzare i video con scene reali e complessi. Ottimi risultati soggettivi hanno dimostrato la robustezza e l'efficienza dell'algoritmo proposto.
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