抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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ビデオショットを通してシーン要素の詳細な描写,Rotoscopingは専門的ポストプロダクションパイプラインにおける大きな重要性の骨の折れる仕事である。画素セグメンテーション技術は,このタスクのために助けることができるが,専門rotoscopingツール定義,編集と関心のセグメントの操作に非常に良好な対話型制御を芸術家を提供するパラメトリック曲線に依存している。この一般的rotoscopingパラダイムへの付着は,シーン中の任意の物体,物体の最初の閉じた概要の視覚的側面を捕捉し追跡するための新しいフレームワークを提案した。モデル概要に沿って広がる局所前景/背景外見モデル,封入した物体の大域的アピアランスモデルと特徴的な前景ランドマークの集合の収集を組み合わせたものである。この豊富な外見モデルの構造は簡単な初期化,各段階で正確な最小化を用いた効率的な反復最適化,およびビデオにおけるオンライン適応を可能にした。閉じた曲線と動的セグメンテーションや画素二元標識に基づくツールとの比較によりこのフレームワークのメリット定性的及び定量的に実証した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】