迈克尔·J·布莱克。；大卫·弗利特（David J.Fleet）。 运动边界的概率检测和跟踪。 （英语） 兹比尔1012.68694 国际期刊计算。视觉。 38，第3期，231-245（2000）。 总结：我们提出了一个贝叶斯框架，用于根据两个基本模型表示和识别局部图像运动：平移运动和运动边界。运动边界使用非线性生成模型表示，该模型明确编码边界的方向、两侧的速度、遮挡边随时间的运动以及边界像素的出现/消失。我们使用离散样本表示给定图像数据的模型参数的后验概率分布。此分布使用粒子过滤算法随时间传播。为了有效地表示这样一个高维空间，我们使用低层运动不连续检测器的响应来初始化样本。该公式和计算模型为多个非线性模型的运动估计提供了一个通用的概率框架。 引用于6文件 MSC公司： 68单位99 计算方法和应用 68单位10 图像处理的计算方法 68T45型 机器视觉和场景理解 关键词：运动不连续性；闭塞；光流；贝叶斯方法；粒子滤波 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{M.J.Black}和\textit{D.J.Fleet}，国际计算杂志。视觉。38，第3号，231--245（2000；Zbl 1012.68694） 全文： 内政部