동적 텍스처

Dynamic texture

동적 텍스처(때로는 시간 텍스처라고도 함)는 파도, 불, 연기, 물결치는 나무 [1][2]등의 비디오에서 볼 수 있는 움직임이 있는 텍스처입니다.동적 텍스처는 시각 [3]패턴이 변화하는 공간적으로 반복되는 패턴을 가진다.동적 텍스처를 모델링하고 분석하는 것은 컴퓨터 비전에서의 이미지 처리와 패턴 인식의 주제입니다.

동적 텍스처를 설명하는 추출 기능은 영상 시퀀스 분류, 분할, 인식 및 검색 작업에 사용할 수 있습니다.정적 이미지에서 볼 수 있는 텍스처와 비교하여 동적 텍스처를 분석하는 것은 어려운 문제입니다.[2]동적 텍스처로부터 추출된 특징이 움직임과 외관 설명을 결합하고 회전, 변환 및 [2]조명과 같은 일부 변환에 불변성을 갖는 것이 중요하다.

동적 텍스처 분석 방법

동적 텍스처 인식 방법은 다음과 [3]같이 분류할 수 있습니다.

  1. 광학적 흐름에 기초한 방법: 동적 텍스처에 광학적 플로우를 적용함으로써 방향과 크기를 가진 속도를 검출하여 동적 텍스처를 인식할 수 있습니다.계산이 간단하기 때문에 현재 가장 인기 있는 방법입니다.
  2. 기하학적 특성을 계산하는 방법: 이 방법은 시공간 [4]영역의 운동 궤적의 표면을 추적합니다.
  3. 국소 시공간 필터링에 의한 방법 : 국소 시공간 패턴과 그 방향 및 에너지를 분석하여 [5]분류에 사용하는 특징으로 사용한다.
  4. 글로벌 시공간 변환에 기초한 방법: 이 방법은 움직임을 국소 [6]및 전역으로 분해할 수 있는 웨이브릿을 사용하여 다양한 규모의 움직임을 특징짓습니다.
  5. 모델 기반 메서드 : 이들 메서드는 일련의 파라미터로 동작을 기술하는 모델을 생성하는 것을 목적으로 합니다.

적용들

- 자연 [7]장면의 시퀀스 이미지를 분할합니다.이를 통해 도로와 풀밭을 구분하여 길을 탐색하는 데 사용할 수 있습니다.

- 모션 검출 : 영상 영상에서 추출한 동적 텍스처 기능을 이용하여 비정상적인 군중 [8]활동을 검출할 수 있습니다.

- 영상분류 : 자연경관, 기타 역동적인 질감을 나타내는 장면의 영상.

- 비디오 검색 : 동적 텍스처는 예를 들어 파도, 연기, 구름, 물결 모양의 트리를 포함하는 비디오 검색 기능으로 사용할 수 있습니다.

레퍼런스

  1. ^ "Temporal texture modeling - IEEE Conference Publication". doi:10.1109/ICIP.1996.560871. {{cite journal}}:Cite 저널 요구 사항 journal=(도움말)
  2. ^ a b c Soatto, S.; Doretto, G.; Wu, W. (2001). "Dynamic Textures - Proceedings Eighth IEEE International Conference on Computer Vision ICCV 2001". doi:10.1109/ICCV.2001.937658. {{cite journal}}:Cite 저널 요구 사항 journal=(도움말)
  3. ^ a b Péteri, Renaud; Chetverikov, Dmitry (2005), "A Brief Survey of Dynamic Texture Description and Recognition", Computer Recognition Systems, Advances in Soft Computing, Springer, Berlin, Heidelberg, pp. 17–26, CiteSeerX 10.1.1.64.4707, doi:10.1007/3-540-32390-2_2, ISBN 9783540250548
  4. ^ "Feature extraction of temporal texture based on spatiotemporal motion trajectory - IEEE Conference Publication". doi:10.1109/ICPR.1998.711871. {{cite journal}}:Cite 저널 요구 사항 journal=(도움말)
  5. ^ Bergen, James R.; Wildes, Richard P. (2000-06-26). Qualitative Spatiotemporal Analysis Using an Oriented Energy Representation. Computer Vision — ECCV 2000. Lecture Notes in Computer Science. Springer, Berlin, Heidelberg. pp. 768–784. CiteSeerX 10.1.1.189.3015. doi:10.1007/3-540-45053-X_49. ISBN 9783540676867.
  6. ^ "Video texture indexing using spatio-temporal wavelets - IEEE Conference Publication". doi:10.1109/ICIP.2002.1039981. {{cite journal}}:Cite 저널 요구 사항 journal=(도움말)
  7. ^ Doretto; Cremers; Favaro; Soatto (October 2003). Dynamic texture segmentation. Proceedings Ninth IEEE International Conference on Computer Vision. pp. 1236–1242 vol.2. CiteSeerX 10.1.1.324.456. doi:10.1109/ICCV.2003.1238632. ISBN 978-0-7695-1950-0.
  8. ^ Moore, Simon C.; Marshall, David; Rosin, Paul L.; Lloyd, Kaelon (2017-05-01). "Detecting violent and abnormal crowd activity using temporal analysis of grey level co-occurrence matrix (GLCM)-based texture measures". Machine Vision and Applications. 28 (3–4): 361–371. arXiv:1605.05106. doi:10.1007/s00138-017-0830-x. ISSN 1432-1769.