Багаторівнева оптична оцінка потоку за допомогою глибокої нейронної мережі з маскою розподілу потоку
Вантажиться...
Файли
Дата
Автори
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
DOI
Анотація
This paper investigates the of optical flow for layred segmentation and capturing the contour of dynamic video objects on the image. The results showed better speed comparing to standart approach.
Опис
Ключові слова
УДК
Тип документа
Мова
ISSN
Бібліографічний опис
Колесник Г. С. Багаторівнева оптична оцінка потоку за допомогою глибокої нейронної мережі з маскою розподілу потоку [Електронний ресурс] / Г. С. Колесник; наук. кер А. В. Кожем'яко // Матеріали L науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 10-12 березня 2021 р. – Електрон. текст. дані. – 2021. – Режим доступу: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2021/paper/view/12684.
Схвалення
Рецензія
Доповнено
Цитується в
Список використаної літератури (3)
- Bouguet, J.Y. Pyramidal Implementation of the Lucas-Kanade Feature Tracker; Intel Corporation, Microprocessor Research Labs: Santa Clara, CA, USA, 1999.
- Horn, B.K.; Schunck, B.G. Determining optical flow. Artif. Intell. 1981, 17, 185203.
- Bruhn, A.; Weickert, J.; Schn, C. Lucas/Kanade meets Horn/Schunck: Combining local and global optical flow methods. Int. J. Comput. Vis. 2005, 61, 211–231