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首页> 外文期刊>Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions on >Large Displacement Optical Flow: Descriptor Matching in Variational Motion Estimation
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Large Displacement Optical Flow: Descriptor Matching in Variational Motion Estimation

机译：大位移光流：变分运动估计中的描述符匹配

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Optical flow estimation is classically marked by the requirement of dense sampling in time. While coarse-to-fine warping schemes have somehow relaxed this constraint, there is an inherent dependency between the scale of structures and the velocity that can be estimated. This particularly renders the estimation of detailed human motion problematic, as small body parts can move very fast. In this paper, we present a way to approach this problem by integrating rich descriptors into the variational optical flow setting. This way we can estimate a dense optical flow field with almost the same high accuracy as known from variational optical flow, while reaching out to new domains of motion analysis where the requirement of dense sampling in time is no longer satisfied.
机译：光流量估算的经典特征是需要及时进行密集采样。虽然从粗到细的翘曲方案在某种程度上减轻了该约束，但结构的规模和可估计的速度之间存在内在的依赖关系。由于细小的身体部位可能会非常快速地移动，因此这尤其会使人体详细运动的估计产生问题。在本文中，我们提出了一种通过将丰富的描述符集成到变化光流设置中来解决此问题的方法。通过这种方式，我们可以估算出几乎与从变分光流所知的相同高精度的密集光流场，同时可以到达运动分析的新领域，在该领域中，不再满足及时密集采样的要求。

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