Key points are not available for this paper at this time.
نقوم بتقسيم الأجسام المتحركة في مقاطع الفيديو من خلال تصنيف مقترحات التقسيم الزمني المكاني وفقًا لـ "طبيعة الجسم المتحرك"؛ مدى احتمالية احتوائها على جسم متحرك. في كل إطار من الفيديو، نقوم بحساب مقترحات التقسيم باستخدام تقسيمات متعددة للشكل والخلفية على حدود الحركة لكل إطار. نقوم بتصنيفها باستخدام كاشف طبيعة الجسم المتحرك المدرب على مجالات الصور والحركة لاكتشاف الأجسام المتحركة واستبعاد التقسيمات الزائدة أو الناقصة أو الأجزاء الخلفية من المشهد. نقوم بتمديد المقاطع الأعلى تصنيفًا إلى أنابيب زمنية مكانية باستخدام متجولين عشوائيين على تفضيلات الحركة لمسارات النقاط الكثيفة. تصنيف الأنابيب النهائي لدينا يتفوق باستمرار على الطرق السابقة للتقسيم في أكبر مقياسين لتقسيم الفيديو متاحين حاليًا، لأي عدد من المقترحات. علاوة على ذلك، تقوم مقترحات الأجسام المتحركة لكل إطار بزيادة معدل الاكتشاف حتى 7% مقارنة بأساليب المقترحات الثابتة الرائدة السابقة.
دراسة فرجكيداكي وآخرون (Mon,) لهذا السؤال.
Synapse has enriched 5 closely related papers on similar clinical questions. Consider them for comparative context: