Video editing and object recognition are two significant fields in computer vi-
sion: the first has remarkably assisted digital production and post-production
tasks of a digital video footage; the second is considered fundamental to image
classification or image based search in large databases (e.g. the web). In this
thesis, we address two problems, namely we present a novel formulation that
tackles video editing tasks and we develop a mechanism that allows to generate
more robust descriptors for objects in an image.
Concerning the first problem, this thesis proposes two variational models to
perform temporally coherent video editing. These models are applied to change
an object’s (rigid or non-rigid) texture throughout a given video sequence. One
model is based on propagating color information from a given frame (or be-
tween two given frames) along the motion trajectories of the video; while the
other is based on propagating gradient domain information. The models we
present in this thesis require minimal user intervention and they automatically
accommodate for illumination changes in the scene.
Concerning the second problem, this thesis addresses the problem of affine
invariance in object recognition. We introduce a way to generate geometric
affine invariant quantities that are used in the construction of feature descrip-
tors. We show that when these quantities are used they do indeed achieve a
more robust recognition than the state of the art descriptors.
i / La edición de vídeo y el reconocimiento de objetos son dos áreas fundamentales
en el campo de la visión por computador: la primera es de gran utilidad en los
procesos de producción y post-producción digital de vídeo; la segunda es esencial
para la clasificación o búsqueda de imágenes en grandes bases de datos (por
ejemplo, en la web). En esta tesis se acometen ambos problemas, en concreto, se
presenta una nueva formulación que aborda las tareas de edición de vídeo y se
desarrolla un mecanismo que permite generar descriptores más robustos para
los objetos de la imagen.
Con respecto al primer problema, en esta tesis se proponen dos modelos variacionales
para llevar a cabo la edición de vídeo de forma coherente en el tiempo.
Estos modelos se aplican para cambiar la textura de un objeto (rígido o no)
a lo largo de una secuencia de vídeo dada. Uno de los modelos está basado en
la propagación de la información de color desde un determinado cuadro de la
secuencia de vídeo (o entre dos cuadros dados) a lo largo de las trayectorias de
movimiento del vídeo. El otro modelo está basado en la propagación de la información
en el dominio del gradiente. Ambos modelos requieren una intervención
mínima por parte del usuario y se ajustan de manera automática a los cambios
de iluminación de la escena.
Con respecto al segundo problema, esta tesis aborda el problema de la invariancia
afín en el reconocimiento de objetos. Se introduce un nuevo método
para generar cantidades geométricas afines que se utilizan en la generación de
descriptores de características. También se demuestra que el uso de dichas cantidades
proporciona mayor robustez al reconocimiento que los descriptores existentes
actualmente en el estado del arte.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:TDX_UPF/oai:www.tdx.cat:10803/101413 |
| Date | 07 December 2012 |
| Creators | Sadek, Rida |
| Contributors | Caselles, Vicente, Universitat Pompeu Fabra. Departament de Tecnologies de la Informació i les Comunicacions |
| Publisher | Universitat Pompeu Fabra |
| Source Sets | Universitat Pompeu Fabra |
| Language | English |
| Detected Language | Spanish |
| Type | info:eu-repo/semantics/doctoralThesis, info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
| Format | 178 p., application/pdf |
| Source | TDX (Tesis Doctorals en Xarxa) |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess, ADVERTIMENT. L'accés als continguts d'aquesta tesi doctoral i la seva utilització ha de respectar els drets de la persona autora. Pot ser utilitzada per a consulta o estudi personal, així com en activitats o materials d'investigació i docència en els termes establerts a l'art. 32 del Text Refós de la Llei de Propietat Intel·lectual (RDL 1/1996). Per altres utilitzacions es requereix l'autorització prèvia i expressa de la persona autora. En qualsevol cas, en la utilització dels seus continguts caldrà indicar de forma clara el nom i cognoms de la persona autora i el títol de la tesi doctoral. No s'autoritza la seva reproducció o altres formes d'explotació efectuades amb finalitats de lucre ni la seva comunicació pública des d'un lloc aliè al servei TDX. Tampoc s'autoritza la presentació del seu contingut en una finestra o marc aliè a TDX (framing). Aquesta reserva de drets afecta tant als continguts de la tesi com als seus resums i índexs. |
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