КЛАСТЕРИЗАЦИЯ МНОЖЕСТВА ОТОЖДЕСТВЛЕННЫХ ТОЧЕК НА ИЗОБРАЖЕНИЯХ ДИНАМИЧЕСКИХ СЦЕН НА ОСНОВЕ ПРИНЦИПА МИНИМАЛЬНОЙ ДЛИНЫ ОПИСАНИЯ

Санкт-Петербургский государственный университет информационных технологий, механики и оптики, Санкт-Петербург

E-mail: maxim.peterson@gmail.com

В работе рассмотрена задача разделения набора отождествленных опорных точек на паре изображений динамической сцены по кластерам, которые соответствуют наблюдаемым перемещающимся объектам. На основе принципа минимальной длины описания предложен критерий, который позволяет осуществить выбор между различными классами преобразований и оценить качество кластеризации. С помощью данного критерия можно оптимальным образом подобрать модель пространственного преобразования для каждого выделенного кластера и избежать влияния выбросов в виде некорректно отождествленных точек.

Ключевые слова: сегментация движений, минимальная длина описания, аффинное преобразование, фундаментальная матрица.

Коды OCIS: 100.5760

УДК 004.932.2

Поступила в редакцию 20.04.2010

ЛИТЕРАТУРА

1. Hartley R., Zisserman A. Multiple view geometry in computer vision. Cambridge: University Press, 2003. 655 p.

2. Faugeras O., Luong Q.-T., Papadopoulou T. The Geometry of Multiple Images: The Laws That Govern the Formation of Multiple Images of a Scene and Some of Their Applications. London: MIT Press, 2004. 639 p.

3. Lourakis V., Argyros A. Efficient, Causal Camera Tracking in Unprepared Environments // Computer Vision and Image Understanding Journal. 2005. V. 99. № 2. P. 259–290.

4. Vidal R., Soatto S., Ma Y., Sastry S. Segmentation of dynamic scenes from the multibody fundamental matrix // ECCV Workshop on Visual Modeling of Dynamic Scenes. Copenhagen: Springer, 2002. P. 16–21.

5. Vidal R., Soatto S., Ma Y., Sastry S. Two-view multibody structure from motion // International Journal of Computer Vision. 2006. V. 68. № 1. P. 7–25.

6. Torr P.H.S. Geometric motion segmentation and model selection // Philosophical Transactions of the Royal Society. London: Royal Society Publishing, 1998. P. 1321–1340.

7. Vitanyi P.M.B., Li M. Minimum description length induction, Bayesianism and Kolmogorov complexity // IEEE Transactions on Information Theory. 2000. V. 46. № 2. P. 446–464.

8. Schindler K., James U., Wang H. Perspective n-view Multibody Structure-and-Motion through Model Selction // Proc. of the 9^th European Conference on Computer Vision. Graz: Springer, 2006. P. 606–619.

9. Rissanen J.J. Modeling by the shortest data description // Automatica. 1978. V. 14. P. 465–471.

Полный текст