Pattern Recognition: 37th German Conference, GCPR 2015, by Juergen Gall, Peter Gehler, Bastian Leibe

By Juergen Gall, Peter Gehler, Bastian Leibe

This ebook constitutes the refereed court cases of the thirty seventh German convention on development attractiveness, GCPR 2015, held in Aachen, Germany, in October 2015. The forty five revised complete papers and one younger Researchers discussion board awarded have been rigorously reviewed and chosen from 108 submissions. The papers are prepared in topical sections on movement and reconstruction; mathematical foundations and snapshot processing; biomedical photograph research and purposes; human pose research; attractiveness and scene understanding.

 

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Koch Previous Work. Common approaches for extrinsic multi-camera calibration without overlapping views require very specific calibration objects such as large patterns [15] or planar mirrors [11,13,21] to supply global image correspondences. Finding correspondences between cameras over time during motion of the rig [9] poses difficult matching problems. Also, all these methods can be impractical due to occlusions or large camera offsets. Attempts based on percamera image or pose correspondences only were first proposed in [3] for cameras with coinciding projection centers and in [5] for general setups.

ITS) 2, 26–31 (2001) 25. : Classification algorithm for road surface condition. Int. J. Comput. Sci. Netw. Secur. de Max Planck Institute for Intelligent Systems, T¨ ubingen, Germany Abstract. We propose to look at large-displacement optical flow from a discrete point of view. Motivated by the observation that sub-pixel accuracy is easily obtained given pixel-accurate optical flow, we conjecture that computing the integral part is the hardest piece of the problem. Consequently, we formulate optical flow estimation as a discrete inference problem in a conditional random field, followed by sub-pixel refinement.

A general dense image matching framework combining direct and feature-based costs. In: ICCV (2013) 6. : Large displacement optical flow: descriptor matching in variational motion estimation. PAMI 33, 500–513 (2011) 7. : High Accuracy Optical Flow Estimation Based on a Theory for Warping. G. ) ECCV 2004. LNCS, vol. 3024, pp. 25–36. Springer, Heidelberg (2004) 8. : Lucas/Kanade meets Horn/Schunck: combining local and global optic flow methods. IJCV 61(3), 211–231 (2005) 9. : A naturalistic open source movie for optical flow evaluation.

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