HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

منذ 4 أشهر

طريقة دقيقة لتقدير الانزياح الزمني في الفيديو ثلاثي الأبعاد

{Dmitriy Vatolin Aleksandr Ploshkin}

الملخص

يُعدّ التزامن البصري مهمة أساسية في مجال الرؤية الحاسوبية، وهي ضرورية لعدد واسع من التطبيقات. يتكوّن الفيديو ثلاثي الأبعاد من تيارين، يعرضان المشهد من زوايا مختلفة في الوقت نفسه، لكن العديد من الحالات تُظهر عدم تزامن بينهما. تبحث هذه الورقة في مشكلة تزامن الرؤيتين الاستيريوسكوبيتين (اليسرى واليمنى). ونفترض أن الانزياح الزمني (الفرق الزمني) والتشويه الهندسي بين التيارين ثابتان طوال كل مشهد. ونُقدّم طريقة لتقدير الانزياح الزمني بدقة تصل إلى جزء من الإطار (subframe accuracy) تعتمد على خوارزمية المطابقة بالكتل (block-matching algorithm).

المعايير القياسية

معيار قياسيالمنهجيةالمقاييس
video-alignment-on-msu-video-alignment-andVQMT3D
Accuracy w/ 3 frames error (Hard): 0
Accuracy w/ 3 frames error (Light): 0.3219
Accuracy w/ 3 frames error (Medium color): 0.3255
Accuracy w/ 3 frames error (Medium geometric): 0.2625

بناء الذكاء الاصطناعي بالذكاء الاصطناعي

من الفكرة إلى الإطلاق — عجّل تطوير الذكاء الاصطناعي الخاص بك من خلال البرمجة المشتركة المجانية بالذكاء الاصطناعي، وبيئة جاهزة للاستخدام، وأفضل أسعار لوحدات معالجة الرسومات.

البرمجة المشتركة بالذكاء الاصطناعي
وحدات معالجة رسومات جاهزة
أفضل الأسعار
ابدأ الآن

Hyper Newsletters

اشترك في آخر تحديثاتنا
سنرسل لك أحدث التحديثات الأسبوعية إلى بريدك الإلكتروني في الساعة التاسعة من صباح كل يوم اثنين
مدعوم بواسطة MailChimp
طريقة دقيقة لتقدير الانزياح الزمني في الفيديو ثلاثي الأبعاد | الأوراق البحثية | HyperAI