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首页> 外文会议>European Conference on Computer Vision(ECCV 2004) pt.4; 20040511-20040514; Prague; CZ >Spectral Clustering for Robust Motion Segmentation
【24h】

Spectral Clustering for Robust Motion Segmentation

机译：谱聚类用于鲁棒运动分割

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In this paper, we propose a robust motion segmentation method using the techniques of matrix factorization and subspace separation. We first show that the shape interaction matrix can be derived using QR decomposition rather than Singular Value Decomposition(SVD) which also leads to a simple proof of the shape subspace separation theorem. Using the shape interaction matrix, we solve the motion segmenta-tion problems by the spectral clustering techniques. We exploit multi-way Min-Max cut clustering method and provide a novel approach for cluster membership assignment. We further show that we can combine a cluster refinement method based on subspace separation with the graph clustering method to improve its robustness in the presence of noise. The proposed method yields very good performance for both synthetic and real image sequences.
机译：在本文中，我们提出了一种使用矩阵分解和子空间分离技术的鲁棒运动分割方法。我们首先表明，可以使用QR分解而不是奇异值分解（SVD）来导出形状相互作用矩阵，这也导致了形状子空间分离定理的简单证明。使用形状相互作用矩阵，我们通过频谱聚类技术解决了运动分割问题。我们利用多向最小-最大剪切聚类方法，并为聚类成员分配提供了一种新颖的方法。我们进一步表明，我们可以将基于子空间分离的聚类细化方法与图聚类方法相结合，以在存在噪声的情况下提高其鲁棒性。所提出的方法对于合成图像序列和真实图像序列均产生非常好的性能。

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