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31.1 Introduction, Problem Statement, and Context. The focus of our work is to provide efficient high-resolution stereo algorithms for real-time applications in which only foreground moving objects are of interest, such as motion capture, object tracking, and recognition and identification in a surveillance scenario, shown in Figure 31.1 . These applications usually have some special performance requirements to their stereo engines: first, being able to estimate depth in real-time speed is essential for the whole system to be able to work in real-time; second, high resolution is very important for applications that have large working volumes, and very crowded scenes, where attention to detail information is necessary; third, fine scanning range (maximum disparity) is necessary for applications that have to deal with big depth of view; after all, stereo is usually only one part of a real-time computer vision processing pipeline. In order to make the overall pipeline real time, the stereo system must work faster than real time and save a significant amount of processing time (CPU time and GPU time) for other higher-level processing tasks. In the following sections, we will explain in detail how this daunting task can be fulfilled with commodity computer graphic hardware. Se você buscar uma renda extra online ficarei feliz em ajudar você! Como o celular em mãos, acesse o site oficial da mercado under 3 gols apostas esportivas Pixbet. In this chapter, we illustrated the concept of real-time search, described which kinds of search tasks it is suitable for, and discussed the design and the properties of some real-time search methods. We learned that real-time search methods have been applied to a variety of search tasks, including traditional off-line search, Strips -type planning, moving-target search, search of MDPs and POMDPs, reinforcement learning, and robot navigation (such as goal-directed navigation in unknown terrain, coverage and localization). We learned that real-time search methods have several advantages. First, different from the many existing ad hoc search and planning methods that interleave searches and action executions, they have a solid theoretical foundation and are state space independent. Second, they allow for fine-grained control over how much search to do between action executions.
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