This paper illustrates a new optica

This paper illustrates a new optical flow estimation technique that builds upon a genetic algorithm (GA). First, the current frame is segmented into generic shape regions, using only luminance and color information. For each region, a two-parameter motion model is estimated using a GA. The fittest individuals identified at the end of this step are used to initialize the population of the second step of the algorithm, which estimates a six-parameter affine motion model, again using a GA. The proposed method is compared with a multi-resolution version of the well-known Lucas–Kanade differential algorithm. Our simulations demonstrate that, with respect to Lucas–Kanade, it significantly reduces the energy of the motion-compensated residual error.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

บทความนี้แสดงให้เห็นถึงการไหลของแสงเทคนิคการประเมินใหม่ที่สร้างเมื่อขั้นตอนวิธีพันธุกรรม (GA) ครั้งแรกที่เฟรมปัจจุบันจะแบ่งเป็นภูมิภาครูปร่างทั่วไปโดยใช้เพียงความสว่างและข้อมูลสี สำหรับแต่ละภูมิภาค, รูปแบบการเคลื่อนไหวสองพารามิเตอร์เป็นที่คาดกันใช้ gaบุคคล fittest ระบุในตอนท้ายของขั้นตอนนี้จะใช้ในการเริ่มต้นของประชากรในขั้นตอนที่สองของขั้นตอนวิธีซึ่งประมาณการหกพารามิเตอร์รูปแบบการเคลื่อนไหวเลียนแบบอีกครั้งโดยใช้ ga วิธีที่เสนอเปรียบเทียบกับรุ่นหลายความละเอียดของที่รู้จักกันดีขั้นตอนวิธีการที่แตกต่างกัน lucas-Kanade แบบจำลองของเราแสดงให้เห็นว่าด้วยความเคารพ lucas-Kanade,อย่างมีนัยสำคัญช่วยลดการใช้พลังงานของการเคลื่อนไหวการชดเชยความผิดพลาดที่เหลือ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เอกสารนี้แสดงให้เห็นถึงเทคนิคการประเมินกระแสแสงใหม่ที่สร้างตามขั้นตอนวิธีพันธุกรรม (GA) ครั้งแรก เฟรมปัจจุบันจะแบ่งขอบเขตรูปร่างทั่วไป ใช้เฉพาะข้อมูลความส่องสว่างและสี สำหรับแต่ละภูมิภาค แบบเคลื่อนไหว 2 พารามิเตอร์คือประมาณใช้ GA. เป็น บุคคล fittest ระบุในตอนท้ายของขั้นตอนนี้จะใช้ในการเตรียมประชากรของขั้นตอนสองของขั้นตอนวิธี การประเมินแบบหกพารามิเตอร์ affine เคลื่อนไหว ใช้ GA. เป็นอีก วิธีการนำเสนอเปรียบเทียบกับรุ่นความละเอียดหลายขั้นตอนวิธีการแตกต่าง Lucas–Kanade รู้จัก เราจำลองสาธิตที่ กับ Lucas–Kanade อย่างมีนัยสำคัญช่วยลดพลังงานของพลาดเหลือชดเชยการเคลื่อนไหว

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เอกสารนี้แสดงถึงเทคนิคประมาณการไหลของออปติคอลไดรฟ์ใหม่ที่สร้างขึ้นบนทางพันธุกรรมอัลกอริทึม( GA ) เฟรมแรกในปัจจุบันที่มีรูปทรงแบบแบ่งส่วนเข้ามาในพื้นที่ทั่วไป,การใช้ข้อมูลเกี่ยวกับสีและความสว่างเท่านั้น สำหรับแต่ละพื้นที่การเคลื่อนไหวของรุ่นสอง - พารามิเตอร์ที่มีการประมาณการ, GA ที่ผู้ใช้บริการแบบเฉพาะรายสิ่งที่สามารถระบุได้ในช่วงท้ายของขั้นตอนนี้จะใช้เพื่อเริ่มต้นจำนวนประชากรในขั้นตอนที่สองของอัลกอริธึมที่ประมาณการเคลื่อนไหวของรุ่น affine หก - พารามิเตอร์ที่อีกครั้งโดยใช้, GA ที่ วิธีการที่เสนอที่จะถูกเปรียบเทียบกับเวอร์ชั่นแบบมัลติ - ความละเอียดของอัลกอริธึมที่แตกต่าง lucas-kanade เป็นที่รู้จักกันอย่างดี การจำลองของเราแสดงให้เห็นว่าในส่วนที่เกี่ยวกับ lucas-kanadeมันจะช่วยลดพลังงานที่เกิดข้อผิดพลาดการเคลื่อนไหวส่วนที่เหลือให้ได้รับค่าตอบแทน