Masterarbeit Corinna Harmening Raum-zeitliche Segmentierung ...

3.5 Raum-zeitliche Segmentierungsverfahren
anderen Frame zusammenhängend segmentiert werden. Daraus ergibt sich zum einen eine
starke Veränderung der Größe und eine Verlagerung des Schwerpunktes des Segmentes,
zum anderen besitzt nicht jedes Segment genau ein Partnersegment in der zeitlich folgenden
Aufnahme [Brendel u. Todorovic (2009)].
Dieses Problem lässt sich mit sogenannten Shape-Matching-Verfahren umgehen, die die
Ähnlichkeit verschiedener Segmente aufgrund der Form beurteilen. Gegenüber dem Vergleich
von z. B. Größe oder Position besitzt diese Beurteilung den entscheidenden Vorteil,
dass Segmentgrenzen zwischen einzelnen Frames kaum durch das oben beschriebene Aufsplitten
oder Zusammenfügen verändert werden.
Brendel u. Todorovic (2009) stellen ein Shape-Matching-Verfahren für Videos vor, das
zwei Objektgrenzen mit Hilfe des Dynamic Time Warping (DTW) bestmöglich ineinander
überführt.
Da in der vorliegenden Arbeit ebenfalls ein auf DTW basierender Shape-Matching-Algorithmus
verwendet wird, werden die für das Verständnis benötigten Grundlagen im Anschluss
an den hier gegebenen Überblick ausführlicher behandelt (siehe Abschnitt 3.5.3).
3.5.2 Segmentierung eines raum-zeitlichen Volumens
Neben den Trackingverfahren existieren Verfahren, die die zeitliche und räumliche Dimension
während der Segmentierung nicht voneinander trennen. Die gesamte Datenmenge
wird dabei im Falle eines Videos als ein dreidimensionales (bzw. 2D + t) und im Falle
einer in zeitlichen Abständen aufgenommenen Punktwolke als ein vierdimensionales (bzw.
3D + t) Volumen interpretiert. Üblicherweise wird die Segmentierung in diesen Fällen entweder
graphbasiert oder mit Hilfe eines Clusterings durchgeführt [DeMenthon u. Megret
(2002)].
3.5.2.1 Graphbasierte raum-zeitliche Segmentierung
Die graphbasierte raum-zeitliche Segmentierung unterscheidet sich kaum von den in Abschnitt
3.4.1.2 vorgestellten Verfahren. Der einzige Unterschied liegt in der Konstruktion
des Graphen, dessen Kanten nicht nur Knoten einer Aufnahme, sondern auch Knoten
unterschiedlicher Aufnahmen miteinander verbinden. Wird ein Grid-Graph verwendet, so
entsteht im Falle einer Videosegmentierung ein dreidimensionaler Würfel (siehe Abbildung
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