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Intelligent Texture Reconstruction of Missing Data in Video Sequences Using Neural Networks

机译：基于神经网络视频序列中缺失数据的智能纹理重建

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The missing data appear in video sequences after removal of nondisabled objects or artifacts. We have proposed an intelligent method of texture reconstruction which novelty consists in a mode of texture estimations using separated neural networks, a boundaries interpolation into a missing data region by a fast wave algorithm, and a texture in painting considering spatio-temporal parameters of surrounding region. We suggest three strategies of wave algorithm for contour optimization into a missing data region. The proposed technique was tested for visual reconstruction of small missing regions such as subtitles, logotypes and large regions (less 8-12% of frame area). In the first case we have a simplified decision without stage of boundaries approximation, in the second case a background complexity and motions in scene determine significantly the reconstruction results.
机译：丢失数据在删除非残疾对象或工件后显示在视频序列中。我们已经提出了一种智能纹理重建方法，该方法是使用分离的神经网络的纹理估计模式，通过快速波算法将边界插入缺失的数据区域，以及考虑周围区域的时空参数的绘画中的纹理。我们建议三个波浪算法的策略，以将轮廓优化到缺失的数据区域中。该提出的技术被测试用于对小缺失区域的视觉重建，例如字幕，标识符和大区域（较少8-12％的框架区域）。在第一种情况下，我们在没有边界阶段的情况下具有简化的决定，在第二种情况下，场景中的背景复杂性和动作决定了重建结果。

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