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首页> 外文会议>Mathematics of Data/Image Pattern Recognition, Compression and Encryption with Applications IX >Segmentation of Motion Textures using Mixed-state Markov Random Fields
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Segmentation of Motion Textures using Mixed-state Markov Random Fields

机译：使用混合状态马尔可夫随机场分割运动纹理

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The aim of this work is to model the apparent motion in image sequences depicting natural dynamic scenes (rivers, sea-waves, smoke, fire, grass etc) where some sort of stationarity and homogeneity of motion is present. We adopt the mixed-state Markov Random Fields models recently introduced to represent so-called motion textures. The approach consists in describing the distribution of some motion measurements which exhibit a mixed nature: a discrete component related to absence of motion and a continuous part for measurements different from zero. We propose several extensions on the spatial schemes. In this context, Gibbs distributions are analyzed, and a deep study of the associated partition functions is addressed. Our approach is valid for general Gibbs distributions. Some particular cases of interest for motion texture modeling are analyzed. This is crucial for problems of segmentation, detection and classification. Then, we propose an original approach for image motion segmentation based on these models, where normalization factors are properly handled. Results for motion textures on real natural sequences demonstrate the accuracy and efficiency of our method.
机译：这项工作的目的是在描述自然动态场景（河流，海浪，烟，火，草等）的图像序列中对视在运动进行建模，其中存在某种形式的运动的平稳性和同质性。我们采用了最近引入的混合状态马尔可夫随机场模型来表示所谓的运动纹理。该方法在于描述一些运动测量值的分布，这些运动测量值表现出混合的特性：与运动不存在相关的离散分量，以及与零不同的测量值的连续部分。我们建议对空间方案进行一些扩展。在这种情况下，分析了吉布斯分布，并探讨了相关分区功能的深入研究。我们的方法适用于一般的吉布斯分布。分析了运动纹理建模感兴趣的一些特殊情况。这对于分割，检测和分类问题至关重要。然后，我们提出了一种基于这些模型的原始图像运动分割方法，其中归一化因子得到了正确处理。真实自然序列上运动纹理的结果证明了我们方法的准确性和效率。

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