Resumen

Este documento presenta una nueva y compacta representación en 3D para objetos no rígidos utilizando los vectores de movimiento entre dos fotogramas consecutivos. Nuestro método se basa en un Octree para particionar de forma recursiva el objeto en partes más pequeñas. A cada parte se le asignan un pequeño número de parámetros de movimiento que pueden representar con precisión esa porción del objeto. Finalmente, una umbralización adaptativa, una descomposición en valores singulares para tratar singularidades, y una cuantificación y codificación aritmética mejoran aún más nuestro método propuesto al aumentar la compresión manteniendo una muy buena relación señal-ruido. En comparación con otros métodos que utilizan interpolación trilineal, Análisis de Componentes Principales (PCA) o particionamiento no rígido (por ejemplo, FAMC), nuestro algoritmo combina las mejores características en la mayoría de ellos. Por ejemplo, puede llevarse a cabo en una base de fotograma a fotograma, en lugar de a lo largo de secuencias largas, pero también es mucho más fácil de calcular. De

• Materias:Convergencia de IP Redes cooperativas Métodos de segmentación Optimización de capas Infraestructura híbrida
• Subjects:IP Convergence Cooperative networks Segmentation methods Layer optimization Hybrid Infrastructure
• Palabras claves:Representación; Vectores de movimiento; Octree; Compresión; Relación señal-ruido; Complejidad computacional
• Keywords:Representation; Motion vectors; Octree; Compression; Signal-noise ratio; Computation complexity