Vi presenterar en klass av statistiska modeller för delbaserad objektigenkänning som är uttryckligen parameteriserade efter graden av rumslig struktur som de kan representera. Dessa modeller ger ett sätt att relatera olika rumsliga priors som har använts för att känna igen generiska klasser av objekt, inklusive gemensamma Gaussiska modeller och trädstrukturerade modeller. Genom att ge uttrycklig kontroll över graden av rumslig struktur, gör våra modeller det möjligt att studera i vilken utsträckning ytterligare rumsliga begränsningar bland delar faktiskt är till hjälp för att upptäcka och lokalisera, och att överväga avvägningen i representationskraft och beräkningskostnader. Vi överväger dessa frågor för objekt klasser som har betydande geometrisk struktur, såsom flygplan, ansikten och motorcyklar, med hjälp av dataset som används av andra forskare för att underlätta utvärdering. Vi finner att för dessa klasser av objekt, en relativt liten mängd rumslig struktur i modellen kan ge statistiskt oskiljbar igenkänning prestanda från mer kraftfulla modeller, och till en betydligt lägre beräkningskostnad.
REF har utvidgat detta tillvägagångssätt genom att införa en klass av statistiska modeller för delbaserad objektigenkänning som uttryckligen är parameteriserade beroende på graden av rumslig struktur som de kan representera.
Spatial priors for part-based recognition using statistical models
{'venue': "2005 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR'05)", 'journal': "2005 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR'05)", 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}