Dynamische statistische Modelle für zeitlich veränderliche implizite Formen

时变隐式形式的动态统计模型

• 批准号: 109672137
• 负责人: Professor Dr. Daniel Cremers
• 金额: --
• 依托单位: Lehrstuhl für Informatik IX: Bildverarbeitung und Künstliche Intelligenz
• 依托单位国家: 德国
• 项目类别: Research Grants
• 财政年份: 2009
• 资助国家: 德国
• 起止时间: 2008-12-31 至 2010-12-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://gepris.dfg.de/gepris/projekt/109672137?language=en
• 关键词: Dynamische; statistische; Modelle; zeitlich; ver

Zur Segmentierung vertrauter Objekte in einem gegebenen Bild sind eine Vielzahl statistischer Formmodelle vorgeschlagen worden. Die meisten existierenden Arbeiten konzentrieren sich auf zeitunabhängige Modelle. Andererseits ist es offensichtlich, dass die zeitlich aufeinanderfolgenden Silhouetten eines deformierbaren Objektes im Allgemeinen hochgradig korreliert sind. Beispielsweise sind bestimmte Silhouetten eines laufenden Menschen zu verschiedenen Zeiten des Laufzyklus mehr oder weniger wahrscheinlich. In dem hier vorgeschlagenen Projekt sollen mathematische Methoden entwickelt werden, um zeitliche Evolutionen von Formen zu erfassen. Insbesondere sollen Metriken und statistische Modelle für implizit repräsentierte Formen entwickelt werden, die sich zeitlich verändern. Mit Hilfe einer neuen probabilistischen impliziten Formrepräsentation werden wir ausserdem beweisen, dass die Bildsegmentierung mit dynamischen Formmodellen als konvexes Optimierungsproblem formuliert werden kann. Dadurch vermeidet man eine Konvergenz zu unerwünschten lokalen Minima, eines der klassischen Probleme bisheriger Variationsansätze. Potentielle Anwendungen sind: Algorithmen, die es erlauben das Verfolgen vertrauter deformierbarer Formen (z.B. laufender Menschen) in Bildsequenzen zu verbessern; Algorithmen, die bestimmen, ob eine gegebene Bildsequenz (beispielsweise) mit der eines laufenden Menschen konsistent ist; oder Algorithmen, die bestimmen, ob zwei gegebene Laufsequenzen von der gleichen Person stammen oder nicht. Durch die Verflechtung der Theorie der Formendarstellung und der Theorie der dynamischen Systeme erwarten wir neue Methoden zur Modellierung, Schätzung und Interpretation zeitlich veränderlicher Formen.

[3][1][1][1][1][1][1][1][1][1][1]。Die meisten existerenden arbeen konzentrieren sich auf zeitunabhängige Modelle。Andererseits ist is offensichtlich， dass die zeitlich aufeinanderfolgenden廓形轮廓线deformierbaren Objektes in Allgemeinen hochgradiing korreliert sind。这句话的意思是：“我的意思是说，我的意思是说，我的意思是说，我的意思是说，我的意思是说，我的意思是说，我的意思是说，我的意思是我的意思。”在此基础上，我们提出了一种新的数学方法，即数学方法和数学方法。(1)统计模型分析与数理统计<s:2>隐式推导repräsentierte Formen entwickelt werden， die sich zeitlich verändern。Mit Hilfe eineen probabilistischen implizen Formrepräsentation werden与ausserdem之间的关系，Mit Hilfe eineen bildsegmentieren与dynamisen之间的关系，formmodelals konvexes Optimierungsproblem formululiert werden kann。(1)在求解最小解的过程中，在求解最小解的过程中，在求解最小解的过程中求解最小解Variationsansätze。算法，die es erlauben das Verfolgen vertrauter formformer Formen (z.B. laufender Menschen) in Bildsequenzen zu verbessen；算法，最优估计，最优估计，最优估计，最优估计，最优估计，最优估计，最优估计算法，最优估计，最优算法，最优算法，最优算法，最优算法。[3] [j] .建模理论与动力学系统理论研究进展。新建模方法Schätzung与解释技术veränderlicher .]