:利用了多帧的时空信息来更精准地预测深度图，再而进行活体检测 Related Work 先把提一下之前的state-of-the-art，就是MSU发表在CVPR2018上的工作 [2]。...只用了单帧图像来预测深度，忽略了多帧间的空间微变化可以帮助重构环境3D信息。...不过在人脸的应用中，肯定是会换的，即人脸相同位置的pixel，随着心脏驱动的血液流动，它的亮度值也会周期性地变化，这就是做rPPG的原理~~Whatever, 我们这里先不谈这个，作者开心就好~~ 最后我们来说说...可见 OFF-Block 和 Contrastive Depth loss 的作用还是蛮大的~~ 最后来定性可视化下出来的深度图的可判别性如何： ? 图8....texture~~ 未来展望的话，可以看看其他图像预测深度图的文章如字节跳动DeepLens[3]等等，来激发灵感用于活体的任务~~另外正如前面综述所说，探索脸部微变化如rPPG等，和结合人脸检测，人脸识别
光流的研究是利用图像序列中的像素强度数据的时域变化和相关性来确定各自像素位置的“运动”。研究光流场的目的就是为了从图片序列中近似得到不能直接得到的运动场。...在某一特定时刻，图像上的点与三维物体上的点一一对应，这种对应关系可以通过投影来计算得到。根据各个像素点的速度矢量特征，可以对图像进行动态分析。...需要提醒的是，利用光流法进行运动物体检测时，计算量较大，无法保证实时性和实用性。...光流法用于目标跟踪的原理： （1）对一个连续的视频帧序列进行处理； （2）针对每一个视频序列，利用一定的目标检测方法，检测可能出现的前景目标； （3）如果某一帧出现了前景目标，找到其具有代表性的关键特征点...（可以随机产生，也可以利用角点来做特征点）； （4）对之后的任意两个相邻视频帧而言，寻找上一帧中出现的关键特征点在当前帧中的最佳位置，从而得到前景目标在当前帧中的位置坐标； （5）如此迭代进行，便可实现目标的跟踪
我们来实现这么一个滚动进度指示器效果： 注意看 GIF 图的上方，有一个黄色进度条，可以通过滚动，改变黄色进度条的进度状态。这个也就是我们说的滚动指示器效果。...滚动驱动动画终于正式支持了~ 借用 XboxYan 文章中的一幅图： motion-path 运动路径动画 好，到目前位置，我们都还在铺垫内容，本文的核心是当路径动画遇到滚动驱动。...利用这个规范规定的属性，我们可以控制元素按照特定的路径进行位置变换的动画。并且，这个路径可以是非常复杂的一条路径。...，指定运动的几何路径 offset-distance：控制当前元素基于 offset-path 运动的距离 offset-position：指定 offset-path 的初始位置 offset-anchor...当然，上述的动画是最基本的，我可以充分利用 path 的特性，增加多个中间关键帧，稍微改造下上述代码： div { // 只改变运动路径，其他保持一致 offset-path: path
本论文中所谓的人脸AU检测的任务是指：识别一段视频中每一帧图像的人脸上出现哪些AU。因为AU只是面部肌肉的细微运动，而且不同的面部肌肉运动幅度大小不同，所以AU检测任务具有挑战性。...AU发生在人脸肌肉运动的特定区域，但不一定是某个landmark附近。 2、已有的研究使用CNN去识别整张脸的图像，而非局部区域的AU。...1 方 法 AU R-CNN的方法框架如图2所示，AU检测最困难之处在于人脸的五官大小不定，每个人长相不同，而且发出的表情的位置也不相同，这种充满挑战性的难题如何检测呢？...本文站在前人的肩膀上，利用人脸关键点！人脸关键点提供了丰富的人脸位置信息，若能充分利用，则消除了五官的差异，更能细微精确地检测AU。...AU R-CNN的ConvLSTM扩展，这种扩展模型可以学习并建模视频的先后帧关系 但是在具体实验中，作者发现这种利用上下帧的建模方法效果不是很好，甚至总体的平均F 1 score不如单帧检测。
本期我们将学习如何使用OpenCV实现运动检测 运动检测是指检测物体相对于周围环境的位置是否发生了变化。接下来，让我们一起使用Python实现一个运动检测器应用程序吧！...接下来我们将一步步的完成该应用程序的构建。 首先，我们将通过网络摄像头捕获第一帧，并将它视为基准帧，如下图所示。通过计算该基准帧中的对象与新帧对象之间的相位差来检测运动。...第一帧是整个处理过程中的基准帧。通过计算此基准帧与新帧之间特定对象的相位差来检测运动。在拍摄第一帧时，特定对象相机前不应有任何移动。...我们用当前帧中的轮廓来识别对象的大小和位置。为了实现这一点，我们将该帧的一个副本传递到findCounters方法中，使用这个副本来查找轮廓。使用副本的原因是，我们不希望轮廓识别影响到原始过滤帧。...然后，我们使用这些坐标在彩色帧上绘制一个特定颜色、特定厚度的矩形。此矩形描述了实际检测到的对象。 第九步：捕获对象进入帧（场景）和退出帧（场景）时的时间戳 ?
本文提出了一种自适应的IPM模型，利用运动信息将原始的图像信息精准地转换为鸟瞰图，利用了单目的视觉SLAM的方法得到的运动信息，实验结果表明，该方法即使在行驶过程中有较大的运动也可以提供稳定的鸟瞰图。...使用IPM的目的是将像素点（u,v）映射到世界坐标系下的（X,Y,Z），首先定义一个单位向量X'来表示相机的视角的方向（这里用“‘ ”来表示这是一个矢量）那么与X'正交的就是单位向量Y"，该向量是与地面和相机的视角的方向都是正交的关系...图5.视觉里程计得出的特征点，摄像机的运动（x、y、z、滚动、俯仰、偏航）可以使用该算法进行计算 图6和图7显示了当安装了摄像头的车辆遇到减速时，现有IPM模型和自适应IPM模型的结果之间的比较。...图像（a）和（c）之间的俯仰角相差约2.1度。(c） 和（d）是（a）和（b）之后的5帧。...，采用自适应IPM模型的结果可以提供给其他算法，例如涉及车道检测和障碍感知的算法，以获得更精确的性能，该模型只考虑了俯仰运动，因此由于滚动运动，鸟瞰图像中存在少量失真，因此，可以通过添加滚动参数来改进我们的模型
一类方法是关注如何使用这部分信息来加速Video Detection。因为相邻帧之间存在大量冗余，如果可以通过一些廉价的办法来加速不损害性能，在实际应用中还是很有意义的。...基于视频的目标检测 ---- 单帧不够，多帧来凑。在视频中目标往往具有运动特性，这些特性来源有目标本身的形变，目标本身的运动，以及相机的运动。...这种综合目标静态和动态信息来判断是否是特定目标的方法，有些偏向action classification。...充分利用好时序上下文关系，可以解决视频中连续帧之间的大量冗余的情况，提高检测速度；还可以提高检测质量，解决视频相对于图像存在的运动模糊、视频失焦、部分遮挡以及奇异姿势等问题。...借助于注意力模型的思想，计算当前帧与前后帧之间的每个空间位置余弦相似度作为自适应权重，使通过warp的特征图与当前帧越近的权重越大。 该工作由于对每帧都做了特征提取，计算开支很大，检测速度不高。
未来方向： 探索更多模型先验：利用非参数模型直接编码3D射线与图像像素之间的关系，减少对特定相机模型的假设。 解耦学习阶段：将特征提取与目标估计分离，可提高学习效率并推广至更广泛的标定问题。...滚动快门畸变：深度学习在滚动快门（RS）畸变校正方面分为两类：基于单帧的解决方案和基于多帧的解决方案。...基于单帧的解决方案 经典方法是URS-CNN是首个针对滚动快门校正的学习型工作，通过长核卷积网络提取场景结构和行扫描相机运动的交互特性。...基于多帧的解决方案 运动估计：DeepUnrollNet首次使用两帧RS图像构建端到端网络，通过前向映射模块估计RS到全局快门（GS）的位移场。...目标/关键点级方法，目标或关键点级方法通过检测与匹配2D/3D目标来完成标定： ATOP 使用 YOLOv4 和 PointPillar 提取 2D/3D 目标，结合粒子群优化算法计算外参。
from a dog，即如何利用狗的动作作为表征学习的监督信号。...该团队使用4个惯性测量单元（IMUs）来测量狗的四肢的位置，一个单元测尾巴位置，还有一个测躯干位置。这些设备可以用角向移动来记录运动。 他们获取的每一帧都包含六个测量单元的角移。...获取这些信息的的具体情形是一个安装在狗背上的 Arduino 监视器连接着各个测量单元（IMUs）来记录位置信息。...他们将关节角移数字化编码，并将不同关节的运动标签化成特定的动作类。为了形成这些运动类，他们使用 K-means算法来处理关节角移。每一个聚类中心都可以代表一个特定的运动。...与解决如何像狗一样行动所采取的方法类似，他们使用了离散的动作域。 4. Learning from a dog 能否利用狗的动作作为表征学习的监督信号呢？ ?
假如我们设计某种特定的“模式”，使其利用左边的块来“预测”右边的块，那么“原始像素”减去“预测像素”就可以减少传输所需要的数据量，同时将该“模式”写入最终的码流，解码器便可以利用左侧的块来“重建”右侧的块...最佳的选择方式，就是遍历所有的模式进行尝试，计算其编码的所需的比特数和产生的质量损失，即率失真优化，这样明显非常复杂，因而也有很多种其它的方式来推断哪种模式更好，例如基于SATD或者边缘检测等。...这种利用时间冗余来进行压缩的技术，就是运动补偿技术。该技术早在H.261标准中，就已经被采用。...为了充分利用已经编码过的帧来提高运动补偿的准确度，从H.264开始引入了多参考帧技术，即，一个块可以从已经编码过的很多个参考帧中进行运动匹配，将匹配的帧索引和运动矢量信息都进行传输。...那么如何得到一个块的运动信息呢？最朴素的想法就是，将一个块，在其参考帧中，逐个位置进行匹配检查，匹配度最高的，就是最终的运动矢量。
它们之间的本质区别在于，里程计逐帧递增地执行其位姿估计，有时需要执行滑动窗口化局部优化，而全SLAM方法旨在通过包括用于检测重新访问的位置的实现回环闭合检测来保持全局一致性，以校正姿态估计中的误差。...RANSAC来求解关键帧之间的相对姿态，并在关键帧之间计算预集成的IMU测量值。...它用于通过跟踪放置在MIR上的标记来收集地面真实轨迹。 B、 户外实验 设计了两个室外实验来研究上述i-iii效果：一组研究安装位置和场景类型的影响，第二组研究运动速度的影响。...传感器运动会在来自激光雷达的累积点云中引入点云失真，并在图像中引入运动模糊，视觉SLAM前端中较慢的特征检测器可能会失去对地标的跟踪。该数据集是在与先前地形变化数据集的较短部分相同的位置收集的。...这些特征也离传感器更近，因为它在室内，导致快速移动的关键点、滚动快门失真和旋转过程中的运动模糊，这可能对视觉SLAM算法中较慢的特征跟踪器造成挑战。此外，在特征丢失的情况下，算法必须准确地重新定位。
跟踪模块负责通过在局部BundledMap中识别特征匹配来估计增量运动，并使用我们的仅运动Bundle调整（BA）来最小化重投影误差。...投影后的像素位置表示为 zji，其中 h(·) 是相机的投影函数，nji 是测量噪声。 姿态更新: 对于特定的时间步 k，通过测量来自所有摄像头的数据，计算第一个摄像头 Ck1 的姿态更新。...首先介绍了我们的运动估计方法，为每个时间步的第一个相机姿态赋予初始值，如果上一帧中的跟踪成功，我们就将初始值设为前一相对运动，假设了一个恒定速度运动模型。...我们定义了一个成本函数，将所有相机在当前时间步观察到的地图点与其对应的特征点之间的重投影误差加权求和，并利用迭代方法来最小化这个非线性成本函数。接着，我们介绍了我们系统中多相机的投影模型。...利用从大量图像数据集中提取的 ORB 描述符创建了一个视觉词汇，以确保在具有相同词汇的不同环境中获得鲁棒的性能。我们系统中的每个唯一特征描述子都被分配给词汇表中的特定视觉词。
在视频目标跟踪领域，如何充分利用时间序列信息以提高跟踪精度一直是研究的关键。长短期记忆网络（LSTM）因其独特的结构和对时间序列数据的强大处理能力，在这方面展现出了显著优势。...在视频中，每一帧都包含着关于目标的新信息，如位置、外观等。输入门通过对当前帧的特征进行筛选，将重要的新信息整合到记忆细胞中，更新对目标的描述。...例如，目标可能在一段时间内呈现出特定的运动轨迹或行为模式，LSTM通过细胞状态可以记住这些长期依赖关系，即使在目标被部分遮挡或出现短暂的外观变化时，也能根据之前学习到的模式进行准确的跟踪。...在实际应用中，通常将LSTM与目标检测算法结合使用。例如，先利用YOLO等算法对视频序列中的每一帧图像进行目标检测，获取目标的位置、类别、置信度以及外观特征等信息。...然后，将这些信息输入到LSTM网络中，LSTM通过学习这些时间序列数据中的模式和依赖关系，预测视频中下一帧目标的位置，并实现帧与帧之间的目标匹配与关联。
运动分析 在运动分析阶段，我们使用手机的高速陀螺仪来估计手部运动的旋转分量（滚动，俯仰和偏航）。通过感知200 Hz的运动，每条扫描线都有密集的运动矢量，足以模拟卷帘快门失真。...我们还测量陀螺仪未检测到的镜头运动，包括聚焦调整（z）和OIS高速运动（x和y）。...运动滤波 运动滤波阶段从运动分析中获取真实的像机运动，并创建稳定的虚拟摄像机运动。请注意，我们将输入帧推进队列以延缓处理。这使我们能够预测未来的相机运动，利用机器学习来准确地预测用户的意图。...为了解决这个问题，我们利用人类视觉系统中的“掩蔽”特性。运动模糊通常会使帧沿特定方向模糊，如果所有帧沿着这个方向运动，人眼就不会注意到它。...我们可以计算出相机在曝光初始及终止时所指的位置，两者之间的移动就是运动模糊。
光流的研究是利用图像序列中的像素强度数据的时域变化和相关性来确定各自像素位置的“运动”。研究光流场的目的就是为了从图片序列中近似得到不能直接得到的运动场。...光流法用于目标检测的原理： 给图像中的每个像素点赋予一个速度矢量，这样就形成了一个运动矢量场。在某一特定时刻，图像上的点与三维物体上的点一一对应，这种对应关系可以通过投影来计算得到。...运动物体所形成的速度矢量必然和背景的速度矢量有所不同，如此便可以计算出运动物体的位置。需要提醒的是，利用光流法进行运动物体检测时，计算量较大，无法保证实时性和实用性。...光流法用于目标跟踪的原理： （1）对一个连续的视频帧序列进行处理； （2）针对每一个视频序列，利用一定的目标检测方法，检测可能出现的前景目标； （3）如果某一帧出现了前景目标，找到其具有代表性的关键特征点...（可以随机产生，也可以利用角点来做特征点）； （4）对之后的任意两个相邻视频帧而言，寻找上一帧中出现的关键特征点在当前帧中的最佳位置，从而得到前景目标在当前帧中的位置坐标； （5）如此迭代进行，便可实现目标的跟踪
现代两级检测器[24,8,4,11]利用区域建议网络（RPN）来学习潜在目标所在的感兴趣区域（RoI）。在第二个阶段中，最终的边界框位置是根据在建议投资回报率上平均汇集的特征来预测的。...3、联合三维检测、跟踪和运动预测 在这项工作中，我们将重点放在利用一个产生三维点云的传感器来检测物体上。...然后，我们扩展我们的表示来利用多个帧。 体素表示：与输入密集RGB图像的图像检测不同，点云数据本质上是稀疏的，并提供有关3D场景的几何信息。...运动预测是可能的，因为我们的方法利用多个帧作为输入，因此可以学习估计有用的特征，如速度和加速度。 ? 图5：运动预测 在SSD [17]之后，我们为每个特征图位置使用多个预定义框。...表3：跟踪性能 运动预测：我们通过计算车辆中心位置的平均L1和L2距离来评估模型的预测能力。如图9所示，我们能够预测未来10帧，L2距离仅小于0.33米。
通过三维测量与建模技术重建真实场景，并利用三维点云来表示真实环境，从而将虚拟对象精确地融入真实场景中，为视觉、交互等方面的突破提供支持。...后端接收不同时间点由视觉里程计测得的摄像机位置信息及回环检测信息，并确定全局一致的最优解，以生成统一的轨迹和地图。 3....建图（Mapping） 建图用于描述可能处于运动中的环境。构建的地图包括地标地图、度量地图、拓扑地图和混合地图。不同地图的应用取决于传感器类型、环境类型和特定任务需求。...如果构建新的关键帧，则生成新的深度图；否则更新当前关键帧的深度图。 地图优化：是算法的核心，当关键帧被替换后，其深度信息不再进一步优化，而是通过全局地图中插入闭环检测和全局优化来实现。...然而这一领域仍存在一些技术难点，主要集中在增强现实技术的三大核心问题：如何实现稳定且精准的虚拟三维注册、如何实现虚拟与现实的融合以及如何实现自然的人机交互。这些问题需要进一步的解决和优化。
这项工作基于一个简单的想法，即激光雷达的远距离能力可以用来抑制图像之间的相对运动。更具体地说，我们首先实现了一个立体视觉SfM方案，它计算摄像机的运动并估计视觉特征（结构）的三维位置。...如何将线特征引入到基于点的VINS方法中，是保证该方法有效性的关键。...对于特定的问题，我们不需要用线来精细地描述场景，而是检测出明显的线段。有趣的是，我们进一步发现可以调整LSD中的一些隐藏参数来加速检测过程。...从最后一行总结，PL-SLAM是更好的方法，因为通过额外利用线路特性，与VINS Mono相比，位置误差平均降低16%。 下图提供关于3D运动轨迹的直观比较。...总结 本文介绍了PL-VINS，这是第一个基于实时优化的单目点和线VINS。其中，针对特定的姿态估计问题，通过研究隐参数调整和线段长度抑制策略，提出了一种改进的LSD算法来加速直线检测过程。
其他在线解决方案利用道路元素或图像中重叠视图之间的光度一致性，这需要在道路上连续检测特定目标或借助多个摄像头来进行标定。...主要包含以下模块：首先利用运动学自车模型恢复图像关键帧之间的相对运动，以便进行相机姿态估计和地面点三角测量；其次从关键帧中提取粗糙的地面特征，通过车辆运动进行特征预测，并进一步进行优化地面特征验证过程；...通过轮速里程计测量的相机运动 利用CAN总线系统提供的连续车轮里程读数估计车辆随时间的姿态变化，并确定相机关键帧之间的相对运动，以恢复单目相机系统的尺度因子。具体公式推导查看原文。 B....然后通过水平线分割图像，可以筛选位于水平线以下的特征点来选择地面特征，并利用车辆的运动信息进一步预测地面特征在下一个关键帧中的位置，这样，我们可以有效地提取和跟踪地面特征，为后续的相机到地面标定和场景理解提供重要的信息...通过车辆运动进行特征预测，这里，Ok是关键帧Ik的相机中心。 图4. 粗糙的地面特征提取，对于每个特征，通过车辆运动预测其在下一个关键帧中的位置（a）。
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