G - Physics – 06 – T
Patent
G - Physics
06
T
G06T 7/20 (2006.01) H04N 7/26 (2006.01)
Patent
CA 2278423
To segment moving foreground from background, where the moving foreground is of most interest to the viewer, this method uses three detection algorithms as the input to a neural network. The multiple cues used are focus, intensity, and motion. The neural network consists of a two-layered neural network. Focus and motion measurements are taken from high frequency data, edges; whereas, intensity measuremenets are taken from low frequency data, object interiors. Combined, these measurements are used to segment a complete object. Results indicate that moving foreground can be segmented from stationary foreground and moving or stationary background. The neural network segments the entire object, both interior and exterior, in this integrated approach. Results also demonstrate that combining cues allows flexibility in both type and complexity of scenes. Integration of cues improves accuracy in segmenting complex scenes containing both moving foreground and background. Good segmentation yields bit rate savings when coding the object of interest, also called the video object in MPEG4. This method combines simple measurements to increase segmentation robustness.
La présente invention concerne la segmentation d'un premier plan animé depuis l'arrière-plan dans le cas où c'est le premier plan animé qui intéresse principalement l'observateur. Ce procédé fait intervenir trois algorithmes de détection délivrant une entrée à un réseau neuronal. Les différents points de repère utilisés sont le foyer, l'intensité et le mouvement. Le réseau neuronal est d'un type à deux couches. Les mesures de foyer et de mouvement sont faites à partir de données haute fréquences (bordures), les mesures d'intensité étant faites à partir de données basse fréquence (intérieurs d'objets). Combinées, ces mesures servent à segmenter un objet complet. Les résultats indiquent si le premier plan animé peut être segmenté à partir d'un premier plan fixe et d'un arrière-plan animé ou fixe. Dans cette approche intégrée, réseau neuronal fait la segmentation de l'objet entier, aussi bien intérieurement qu'extérieurement. Les résultats font également la preuve que la combinaison des points de repère confère de la souplesse de mise en oeuvre pour les deux types et les deux niveaux de complexité des scènes. L'intégration des points de repère améliore la précision de segmentation des scènes contenant des premiers plans et des arrière-plans animés. Une bonne segmentation permet de réaliser des économies de débit binaire à l'occasion du codage des objets concernés, c'est-à-dire les objets vidéo du MPEG-4. Ce procédé combine des mesures simples de façon à augmenter la robustesse de segmentation.
Chen Tsuhan
Swain Cassandra Turner
At&t Corp.
Kirby Eades Gale Baker
LandOfFree
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Profile ID: LFCA-PAI-O-1906135