本研究提出了一种基于隐马尔可夫模型的无学习方法，解决了自主体在动态环境中识别运动物体的难题，显著提高了运动物体分割的准确性，实验结果优于现有技术。

该研究提出了一种基于深度学习的无监督视频分解方法，可以将视频分解为三维几何、运动物体和它们的运动。通过训练深度网络来预测姿态和深度，最小化合成图像与真实图像之间的误差。该方法在KITTI和EPIC-Kitchens上表现出竞争力的性能。