Motion Textures: Modeling, Classification, and Segmentation Using Mixed-State Markov Random Fields

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Génération d'intervalles discrets avec distribution quasi de Poisson

On présente une méthode pour obtenir des intervalles discrets, aléatoires, selon une distribution proche de la loi de Poisson de paramètre 1 . On opère en discrétisant des intervalles tirés suivant une loi de Poisson de paramètre k . Le processus obtenu a les mêmes deux premiers moments que la loi de Poisson que l'on veut approcher . Outre le paramètre k il dépend d'un « coefficient d'approximation » E lié à la discrétisation des intervalles . Cette méthode est utilisable sous la condition A . T < 2, T étant le pas de quantification des intervalles . Elle a été mise au point pour permettre la simulation numérique des instants qui, sur un électroencéphalogramme, correspondent à l'apparition de petits mouvements musculaires .A method for generating random discrete intervals with a pseudo-Poisson distribution, is described . The resulting process has the saure first and second order statistics as the continuous one before quantization. This is accomplished by using a roundoff coefficient E and changing the mean value X of the original process. The method is valid for values of X T < 2, where T is the quantization interval . The experimental purpose of this method is the simulation of the instants of occurrence of muscle artifacts in an EEG

A Direct Method for Real-Time Tracking in 3-D under Variable Illumination

D tracking of free-moving objects has to deal with brightness variations pronounced by the shape of the tracked surface. Pixel-based tracking techniques, though versatile, are particularly a#ected by such variations. Here, we evaluate two illumination-adaptive methods for a novel e#cient pixel-based 3-D tracking approach. Brightness adaption by means of an illumination basis is compared to with a template update strategy with respect to both robustness and accuracy on tracking in 6 degrees-of-freedom