การติดตามเส้นทางการ1.1. Previous Wo

การติดตามเส้นทางการ1.1. Previous Work
There exists a large body of literature related to our approach.
Only the most relevant ones are briefly reported
here. Many approaches [3,7] in motion detection and tracking
assume that the scene can be approximated by a plane
(i.e. a flat ground), and image transformation is modeled as
a 2D affine or projective transformation. These approaches
work well in general, even when the reference plane corresponding
to the affine stabilization does not correspond to
the ground plane. However, when this assumption is violated
due to the presence of tall structures such as buildings,
or trees, the observed motion of these stationary structures
do not follow the planar approximation of the scene, and
these structures are often incorrectly detected as independently
moving regions.
In case of strong parallax, geometric and shape constraints
are integrated for distinguishing independently
moving regions from parallax regions. In [9], the mismatch
between a spatiotemporal gradient measurement and projected
flow is used as the indicator for independent motion.
Whereas, a constant reference plane is assumed and adaptive
thresholding is needed for pixel classification. [13] enforces
the trifocal constraints in image triplets and clusters
the tracked image features (e.g. points) into different motion
groups. However, the motion segmentation is only applied
to sparsely matched features.
Many approaches are based on the “Plane+Parallax” representation
[5, 6, 8, 10–12]. [5] proposed a pair-wise rigidity
constraint in multiple frames which relates the relative
depth and parallax displacements. In [11], a shape constraint
for each point triplet is proposed based on the trifocal
constraint by eliminating the relative depth. All these methods
require that the reference plane is constant and therefore
the distances of 3D points to the plane are constant. In contrast,
our method is capable of handling different reference
planes, and does not require the manual selection of the reference
planeเครื่องที่ของวัตถุบนระนาบด้วยกล้อง

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

การติดตามเส้นทางการ1.1. Previous WorkThere exists a large body of literature related to our approach.Only the most relevant ones are briefly reportedhere. Many approaches [3,7] in motion detection and trackingassume that the scene can be approximated by a plane(i.e. a flat ground), and image transformation is modeled asa 2D affine or projective transformation. These approacheswork well in general, even when the reference plane correspondingto the affine stabilization does not correspond tothe ground plane. However, when this assumption is violateddue to the presence of tall structures such as buildings,or trees, the observed motion of these stationary structuresdo not follow the planar approximation of the scene, andthese structures are often incorrectly detected as independentlymoving regions.In case of strong parallax, geometric and shape constraintsare integrated for distinguishing independentlymoving regions from parallax regions. In [9], the mismatchbetween a spatiotemporal gradient measurement and projectedflow is used as the indicator for independent motion.Whereas, a constant reference plane is assumed and adaptivethresholding is needed for pixel classification. [13] enforcesthe trifocal constraints in image triplets and clustersthe tracked image features (e.g. points) into different motiongroups. However, the motion segmentation is only appliedการจับคู่เบาบางคุณลักษณะหลายวิธีขึ้นอยู่กับการแสดง "เครื่องบิน + Parallax"[5, 6, 8, 10-12] [5] เสนอความแข็งแกร่งที่ pair-wiseข้อจำกัดในกรอบที่เกี่ยวข้องสัมพันธ์ความลึกและ parallax ที่ displacements ใน [11], ข้อจำกัดของรูปร่างแต่ละจุด triplet จะเสนอตาม trifocalข้อจำกัด โดยการตัดความสัมพันธ์ลึก วิธีการเหล่านี้ต้องการให้ระนาบอ้างอิงเป็นค่าคงดังนั้นระยะทางของเครื่องบิน 3D จุดมีค่าคง ความเปรียบต่างวิธีการของเรามีความสามารถในการจัดการอ้างอิงอื่นเครื่องบิน และไม่ต้องการเลือกการอ้างอิงด้วยตนเองplaneเครื่องที่ของวัตถุบนระนาบด้วยกล้อง

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การติดตามเส้นทางการ 1.1 ทำงานที่ผ่านมา
มีร่างกายใหญ่ของวรรณกรรมที่เกี่ยวข้องกับวิธีการของเราที่มีอยู่.
เฉพาะคนที่เกี่ยวข้องมากที่สุดจะมีการรายงานในเวลาสั้น ๆ
ที่นี่ หลายวิธี [3,7] ในการตรวจสอบการเคลื่อนไหวและการติดตาม
สมมติว่าเกิดเหตุจะสามารถประมาณการโดยเครื่องบิน
(เช่นพื้นราบ) และการเปลี่ยนแปลงภาพจำลองเป็น
เลียนแบบ 2D หรือเปลี่ยนแปลง projective วิธีการเหล่านี้
ทำงานได้ดีในทั่วไปแม้เมื่อระนาบอ้างอิงที่สอดคล้องกัน
ในการรักษาเสถียรภาพเลียนแบบไม่ตรงกับ
ระนาบพื้นดิน แต่เมื่อสมมติฐานนี้เป็นละเมิด
เนื่องจากการมีโครงสร้างสูงเช่นอาคารที่
หรือต้นไม้สังเกตการเคลื่อนไหวของโครงสร้างนิ่งเหล่านี้
ไม่ปฏิบัติตามประมาณระนาบของฉากและ
โครงสร้างเหล่านี้มักจะมีการตรวจพบไม่ถูกต้องเป็นอิสระ
ย้ายภูมิภาค
ในกรณีของ Parallax แข็งแกร่งทางเรขาคณิตและรูปร่าง จำกัด
จะบูรณาการเพื่อแยกความแตกต่างได้อย่างอิสระ
ภูมิภาคย้ายจากภูมิภาค Parallax ใน [9] ไม่ตรงกัน
ระหว่างวัดลาด spatiotemporal และคาดการณ์
การไหลถูกนำมาใช้เป็นตัวบ่งชี้สำหรับการเคลื่อนไหวที่เป็นอิสระ.
ขณะที่เครื่องบินอ้างอิงคงที่จะสันนิษฐานและการปรับตัว
กำหนดเกณฑ์ขั้นต่ำที่จำเป็นสำหรับการจัดหมวดหมู่พิกเซล [13] บังคับใช้
ข้อ จำกัด ใน trifocal แฝดภาพและกลุ่ม
คุณสมบัติภาพการติดตาม (เช่นคะแนน) ในการเคลื่อนไหวที่แตกต่างกัน
ในกลุ่ม อย่างไรก็ตามการแบ่งส่วนการเคลื่อนไหวที่มีการใช้เพียง
คุณสมบัติจับคู่เบาบาง.
หลายวิธีจะขึ้นอยู่กับ "เครื่องบิน + Parallax" ตัวแทน
[5, 6, 8, 10-12] [5] เสนอความแข็งแกร่งคู่ฉลาด
จำกัด ในกรอบที่เกี่ยวข้องหลายญาติ
เชิงลึกและการกระจัด Parallax ใน [11] ข้อ จำกัด รูปร่าง
สำหรับแต่ละแฝดจุดมีการเสนอขึ้นอยู่กับ trifocal
จำกัด โดยการกำจัดความลึกญาติ วิธีการเหล่านี้
จำเป็นต้องให้เครื่องบินอ้างอิงเป็นค่าคงที่และดังนั้น
ระยะห่างของจุด 3D กับระนาบที่มีอย่างต่อเนื่อง ในทางตรงกันข้าม
วิธีการของเรามีความสามารถในการจัดการที่แตกต่างกันการอ้างอิง
เครื่องบินและไม่จำเป็นต้องเลือกด้วยตนเองของ