Vi föreslår ett nytt ramverk för att modellera exteriören av bostadsbyggnader. Huvudsyftet med vårt arbete är att utforma en modell som kan läras av data som är observerbara från utsidan av en byggnad och som kan tränas med allmänt tillgängliga data såsom flygbilder och street-view bilder. För det första föreslår vi en parametrisk modell för att beskriva utsidan av en byggnad (med ett varierande antal parametrar) och föreslår en uppsättning attribut som en byggnadsrepresentation med fast dimensionalitet. För det andra föreslår vi en hierarkisk grafisk modell med dolda variabler för att koda förhållandet mellan byggnadsattribut och lära sig både modellens struktur och parametrar från databasen. För det tredje föreslår vi optimeringsalgoritmer för att generera tredimensionella modeller baserade på byggnadsattribut från den grafiska modellen. Slutligen visar vi vårt ramverk genom att syntetisera nya byggmodeller och komplettera delvis observerade byggmodeller från fotografier.
På samma sätt beskriver REF en parametrisk beskrivning av en byggnad som använder en grafbaserad modell för att koda den gemensamma sannolikheten för byggnadens attribut.
A Probabilistic Model for Exteriors of Residential Buildings
{'venue': 'TOGS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}