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  Dynamic Probabilistic Volumetric Models

Ulusoy, O., Biris, O., & Mundy, J. L. (2013). Dynamic Probabilistic Volumetric Models. In 2013 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV 2013) (pp. 505-512). IEEE. doi:10.1109/ICCV.2013.68.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0024-E356-8 Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0024-E357-6
Genre: Konferenzbeitrag

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Ulusoy, Osman1, Autor           
Biris, Octavian, Autor
Mundy, Joseph L., Autor
Affiliations:
1Dept. Perceiving Systems, Max Planck Institute for Intelligent Systems, Max Planck Society, ou_1497642              

Inhalt

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Schlagwörter: Abt. Black
 Zusammenfassung: This paper presents a probabilistic volumetric framework for image based modeling of general dynamic 3-d scenes. The framework is targeted towards high quality modeling of complex scenes evolving over thousands of frames. Extensive storage and computational resources are required in processing large scale space-time (4-d) data. Existing methods typically store separate 3-d models at each time step and do not address such limitations. A novel 4-d representation is proposed that adaptively subdivides in space and time to explain the appearance of 3-d dynamic surfaces. This representation is shown to achieve compression of 4-d data and provide efficient spatio-temporal processing. The advances of the proposed framework is demonstrated on standard datasets using free-viewpoint video and 3-d tracking applications.

Details

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Sprache(n):
 Datum: 2013-11
 Publikationsstatus: Online veröffentlicht
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: BibTex Citekey: Ulusoy2013
DOI: 10.1109/ICCV.2013.68
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: 2013 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV 2013)
Veranstaltungsort: Sydney, Australia
Start-/Enddatum: 2013-12-01 - 2013-12-08

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: 2013 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV 2013)
Genre der Quelle: Konferenzband
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: IEEE
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 505 - 512 Identifikator: ISSN: 1550-5499