Modelos temporales de texturas de movimiento con estados mixtos

TOMÁS CRIVELLI; BRUNO CERNUSCHI FRÍAS; PATRICK BOUTHEMY

Mar del Plata, Argentina

Congreso; ¨JAIIO Argentine Symposium on Computing Technology”, AST-JAIIO-2007, Jornadas Argentinas de Informática e Investigación Operativa, de la SADIO, Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa, 28 al 31 de Agosto, 2007; 2007

SADIO, Sociedad Argentina de Investigación Operativa

En el contexto del análisis de movimiento en secuencias de  imágenes, una medida de movimiento computada localmente puede ser  tanto nula como diferente de cero. En consecuencia, puede ser importante  considerar explícitamente que dicha cantidad toma valores discretos o  simbólicos expresando la ausencia de movimiento, o bien, valores continuos  relacionados con las medidas de movimiento en si. Nuevas representaciones  de este tipo de información han sido recientemente presentadas  en la forma de campos aleatorios de Markov con estados mixtos, en un  enfoque puramente espacial. En este artículo, introducimos nuevos modelos  de estados mixtos para el modelado temporal de texturas dinámicas  o texturas de movimiento. Se propone una formulación innovadora de  lo que llamaremos cadenas de Markov mixtas asumiendo dependencia  causal como un primer enfoque de estudio de la evolución temporal de  las mismas. Luego, y basados en este modelo, proponemos un método   de segmentación de texturas de movimiento, el cual demuestra el buen  desempeño de estos modelos en el análisis de escenas reales.