Fugu-MT 論文翻訳(概要): Nonlinear Evolutionary PDE-Based Refinement of Optical Flow

論文の概要: Nonlinear Evolutionary PDE-Based Refinement of Optical Flow

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.00487v1
Date: Sun, 31 Jan 2021 16:35:26 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-02-02 20:38:34.203856
Title: Nonlinear Evolutionary PDE-Based Refinement of Optical Flow
Title（参考訳）: 非線形進化PDEによる光学流の微細化
Authors: Hirak Doshi, N. Uday Kiran
Abstract要約: 剛性および流動性の両方の運動推定にモデルをどのように適合させるかを示す。アルゴリズムの結果を異なるデータセットで示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The goal of this paper is propose a mathematical framework for optical flow refinement with non-quadratic regularization using variational techniques. We demonstrate how the model can be suitably adapted for both rigid and fluid motion estimation. We study the problem as an abstract IVP using an evolutionary PDE approach. We show that for a particular choice of constraint our model approximates the continuity model with non-quadratic regularization using augmented Lagrangian techniques. We subsequently show the results of our algorithm on different datasets.
Abstract（参考訳）: 本稿では, 変分法による非二次正則化を伴う光流れの精密化のための数学的枠組みを提案する。このモデルが剛体と流体の運動推定にどのように適合するかを実証する。進化的PDE手法を用いて,その問題を抽象IVPとして研究する。制約の特定の選択については、拡張ラグランジアン手法を用いた非量子正規化による連続性モデルに近似することを示す。その後、異なるデータセット上でアルゴリズムの結果を示す。

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