Robust Motion Segmentation from Pairwise Matches

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21730%2F19%3A00337354" target="_blank" >RIV/68407700:21730/19:00337354 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="https://arxiv.org/abs/1905.09043" target="_blank" >https://arxiv.org/abs/1905.09043</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1109/ICCV.2019.00076" target="_blank" >10.1109/ICCV.2019.00076</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Robust Motion Segmentation from Pairwise Matches

Popis výsledku v původním jazyce

In this paper we address a classification problem that has not been considered before, namely motion segmentation given pairwise matches only. Our contribution to this unexplored task is a novel formulation of motion segmentation as a two-step process. First, motion segmentation is performed on image pairs independently. Secondly, we combine independent pairwise segmentation results in a robust way into the final globally consistent segmentation. Our approach is inspired by the success of averaging methods. We demonstrate in simulated as well as in real experiments that our method is very effective in reducing the errors in the pairwise motion segmentation and can cope with large number of mismatches.

Název v anglickém jazyce

Robust Motion Segmentation from Pairwise Matches

Popis výsledku anglicky

In this paper we address a classification problem that has not been considered before, namely motion segmentation given pairwise matches only. Our contribution to this unexplored task is a novel formulation of motion segmentation as a two-step process. First, motion segmentation is performed on image pairs independently. Secondly, we combine independent pairwise segmentation results in a robust way into the final globally consistent segmentation. Our approach is inspired by the success of averaging methods. We demonstrate in simulated as well as in real experiments that our method is very effective in reducing the errors in the pairwise motion segmentation and can cope with large number of mismatches.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

—

OECD FORD obor

10102 - Applied mathematics

Projekt

<a href="/cs/project/EF15_003%2F0000468" target="_blank" >EF15_003/0000468: Inteligentní strojové vnímání</a><br>

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Rok uplatnění

2019

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

2019 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV 2019)

ISBN

978-1-7281-4804-5

ISSN

1550-5499

e-ISSN

2380-7504

Počet stran výsledku

11

Strana od-do

671-681

Název nakladatele

IEEE Computer Society Press

Místo vydání

Los Alamitos

Místo konání akce

Seoul

Datum konání akce

27. 10. 2019

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

000531438100068