База данных и методология оценки оптического потока

Количественная оценка алгоритмов оптического потока, выполненная Barron и соавторами, привела к значительному повышению эффективности методов определения оптического потока. Современные задачи оптического потока выходят за рамки наборов данных и методов оценки, предложенных в этой работе, и связаны прежде всего с неแขким движением, реальным шумом сенсоров, сложными естественными сценами и разрывами движения. Наша цель заключается в создании нового набора эталонных данных и методов оценки для следующего поколения алгоритмов оптического потока. Для этого мы предоставляем четыре типа данных, предназначенных для проверки различных аспектов алгоритмов оптического потока: последовательности с неแขким движением, в которых истинный поток определяется путем отслеживания скрытой флуоресцентной текстуры; реалистичные синтетические последовательности; видео с высокой частотой кадров для изучения ошибки интерполяции; и 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 точность определения потока на границах движения и в областях без текстуры. Мы оцениваем эффективность нескольких известных методов на этих данных, чтобы установить современный уровень развития. Наша база данных находится в свободном доступе в Интернете вместе со скриптами для расчёта оценок и публикации результатов по адресу http://vision.middlebury.edu/flow/.