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Estimación de movimiento en secuencias de imágenes RGB y RGB-D


Motion estimation in RGB and RGB-D image sequences

Gómez Fernández, Francisco Roberto

Director(a):
Mejail, Marta - Pardo Piccone, Alvaro D.
 
Institución otorgante:
Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Universidad de Buenos Aires
Fecha:
2016-03-30
Tipo de documento: 
Tesis Doctoral
 
Formato:
text; pdf
Idioma:
Inglés
Temas:
Computación / Procesamiento de Imágenes - Computación / Reconocimiento de Patrones - ESTIMACION DE MOVIMIENTO - TEXTURAS DINAMICAS - OPTICAL FLOW - SCENE FLOW - GRAPH CUTS
Descripción:
El movimiento es una característica fundamental para el procesamiento de video y sus posteriores aplicaciones. La estimación de movimiento en video es de gran utilidad para definir la correspondencia de puntos en una escena, calcular sus velocidades y así poder discriminar objetos, acciones, segmentar movimiento, etc. El objetivo de este trabajo es realizar un seguimiento preciso y una estimación de movimiento de un gran conjunto de puntos. Esto se conoce como estimación densa de movimiento. Para ello, se proponen dos líneas principales de estudio: modelos estadísticos de movimiento utilizando texturas dinámicas y el cálculo del flujo óptico minimizando la energía con graph cuts, en ambos casos considerando secuencias de imágenes RGB y RGB-D. El modelo de texturas dinámicas está muy bien condicionado para la segmentación de movimiento, y dentro de este contexto desarrollamos una aplicación con características novedosas: (i) proceso de aprendizaje desacoplado y (ii) algoritmos optimizados para trabajar en placas gráficas GPU (Graphic Process Unit). Además, el modelo ha sido extendido para contemplar secuencias de imágenes RGB-D, el cual no había sido estudiado hasta el momento, permitiéndonos identificar procesos visuales en 3D. Experimentos sobre la base de datos DynTex muestran resultados exitosos de performance y de clasificación para la mayoría de las casos. Luego, nuestros análisis sobre secuencias RGB-D revelan la viabilidad de este modelo para aplicaciones 3D. El problema de la estimación del flujo óptico (optical flow) fue abordado mediante la minimización de la energía del campo de vectores utilizando la técnica de graph cuts con una formulación novedosa de la energía. Ampliamos esta formulación para tener en cuenta la profundidad y así calcular el flujo de la escena (scene flow). Hasta donde sabemos, en la literatura, nunca se había utilizado graph cuts para estimar el scene flow. Los resultados obtenidos sobre el dataset Middlebury muestran que nuestros algoritmos son competitivos comparados con los presentes en el estado del arte y los mejores con en términos de error angular.
Identificador:
http://digital.bl.fcen.uba.ar/gsdl-282/cgi-bin/library.cgi?a=d&c=tesis&d=Tesis_5985_GomezFernandez
Identificador único:
http://repositoriouba.sisbi.uba.ar/h/3279
Derechos:
info:eu-repo/semantics/openAccess
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/ar/
Licencia de uso:
Licencia Creative Commons


Cita bibliográfica:

Gómez Fernández, Francisco Roberto  (2016-03-30).     Estimación de movimiento en secuencias de imágenes RGB y RGB-D.  (Tesis Doctoral).    Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Universidad de Buenos Aires.    [consultado:  ] Disponible en el Repositorio Digital Institucional de la Universidad de Buenos Aires:  <http://digital.bl.fcen.uba.ar/gsdl-282/cgi-bin/library.cgi?a=d&c=tesis&d=Tesis_5985_GomezFernandez>