Kalman robusto en segmentación de videos con texturas dinámicas - Martín Giupponi

Resumen

El presente documento muestra el resultado del trabajo realizado sobre texturas dinámicas en videos, basado principalmente en las publicaciones [1] y [2]. Se consideran texturas dinámicas a las secuencias de imágenes que presentan patrones repetitivos en el espacio y el tiempo, con propiedades de estacionareidad. Algunos ejemplos son: ondas en el mar, follajes en movimiento,
humo, torbellinos, escaleras mecánicas. La idea general es construir un algoritmo de segmentación en videos, que tengan como características un fondo
de textura dinámica, y objetos en el frente para tratar de diferenciar ambos elementos. En el trabajo [1] se propone un algoritmo para este cometido,
donde primero se modela la textura dinámica como un proceso ARMA (Autorregressive Moving Average), que también se puede ver como un sistema lineal dinámico en variables de estado. Luego se plantea utilizar un filtro de Kalman robusto, el cuál es util para hacer un seguimiento de la textura en presencia de objetos, considerados ’outliers’ del modelo de la textura. Gracias a las estimaciones de dicho filtro, es posible detectar las regiones que no
pertenecen al fondo. Existe una parte previa a la detección, donde es necesario aprender el modelo de la textura, para ello se recurre a los resultados
presentados en [2]. Se irán exponiendo los desarrollos indispensables para la implementación del algoritmo. Luego se mostrarán los resultados de los experimentos sobre algunos videos de ejemplo con sus respectivos comentarios
y conclusiones.

Documentación

Monografía
Presentación

Ejemplos

Segmentación

EscalatorFall
Lancha
Playa
Botella

Síntesis de texturas

Campo
Humo
Sailing

Referencias

[1] Zhong J. Sclaroff S. Segmenting foreground objects from a dynamic textured background via a robust Kalman filter. 2003.
[2] S.Soatto, G.Doretto, and Y.N.Wu. Dynamic Textures. 2001.