Resumen

Investigaciones anteriores demostraron que la fase global por sí sola puede utilizarse para representar fielmente las escenas visuales. Aquí proporcionamos un algoritmo de reconstrucción utilizando sólo información de fase local. También demostramos que la fase local por sí sola puede utilizarse eficazmente para detectar el movimiento local. El detector de movimiento basado en la fase local es similar a los modelos empleados para detectar el movimiento en la visión biológica, por ejemplo, el detector de Reichardt. El algoritmo de detección de movimiento basado en la fase local que se presenta aquí consta de dos bloques de construcción. El primer bloque mide/evalúa el cambio temporal de la fase local. La derivada temporal de la fase local muestra la estructura de un núcleo de Volterra de segundo orden con dos entradas normalizadas. Proporcionamos un algoritmo eficiente, basado en la FFT, para implementar el cambio de la fase local. El segundo bloque de procesamiento implementa el detector; compara el máximo de la transformada de Radon de la derivada de la fase local con un umbral elegido. Demostramos ejemplos de aplicación del algoritmo de detección de movimiento basado en la fase local en varias secuencias de vídeo. También mostramos cómo el movimiento detectado localmente puede utilizarse para segmentar objetos en movimiento en escenas de vídeo y comparamos nuestro algoritmo basado en la fase local con la segmentación conseguida con un algoritmo de flujo óptico ampliamente utilizado.

• Materias:Inteligencia artificial Minería de datos Algoritmos genéticos Cerebro - fisiopatología Neurociencia Cognitiva
• Subjects:Artificial intelligence Data mining Genetic algorithms Brain - pathophysiology Cognitive Neuroscience
• Palabras claves:fase local, algoritmo de detección de movimiento, algoritmo basado, detección de movimiento basada, medidas de bloques de construcción, edificio de segundo procesamiento, volterra de segundo orden, implemento de bloques de construcción, información de fase local, núcleo de volterra de orden
• Keywords:local phase, motion detection algorithm, based algorithm, based motion detection, building block measures, second processing building, second order volterra, building block implement, local phase information, order volterra kernel