База данных и методология оценки оптического потока

Количественная оценка алгоритмов оптического потока, выполненная Barron и соавторами (1994), привела к значительному повышению их эффективности. Современные задачи, стоящие перед алгоритмами оптического потока, выходят за рамки наборов данных и методов оценки, предложенных в этой работе. Они связаны прежде всего с проблемами, характерными для сложных естественных сцен, включая нерегидное движение, реальные шумы сенсоров и разрывы движения. Мы предлагаем новый набор тестов и методов оценки для алгоритмов оптического потока следующего поколения. Для этого мы предоставляем четыре типа данных, предназначенных для проверки различных аспектов алгоритмов оптического потока: (1) последовательности с нерегидным движением, в которых эталонный поток определяется путем отслеживания скрытой флуоресцентной текстуры; (2) реалистичные синтетические последовательности; (3) видеозаписи с высокой частотой кадров, используемые для изучения ошибки интерполяции; и (4) модифицированные стереопоследовательности статичных сцен. Помимо средней угловой ошибки, использованной Barron и соавторами, мы вычисляем абсолютную ошибку конечной точки потока, показатели ошибки интерполяции кадров, улучшенные статистические характеристики, а также результаты в областях разрывов движения и областях без текстуры. В октябре 2007 года мы опубликовали результаты нескольких хорошо известных методов на предварительной версии наших данных, чтобы установить современный уровень развития. Мы также сделали эти данные свободно доступными в интернете по адресу http://vision.middlebury.edu/flow/. Впоследствии ряд исследователей загрузили на наш веб-сайт свои результаты и опубликовали статьи, использующие эти данные. Уже достигнуто значительное повышение эффективности. В этой статье мы анализируем полученные к настоящему времени результаты и делаем на их основе большое число выводов.