Sammanfattning Denna artikel föreslår en aktiv basmodell, en delad skissalgoritm, och en beräkningsarkitektur av sum-max-kartor för att representera, lära och känna igen deformerbara mallar. I vår generativa modell, en deformerbar mall är i form av en aktiv bas, som består av ett litet antal Gabor wavelet element på utvalda platser och orienteringar. Dessa element är tillåtna att något störa sina platser och orienteringar innan de är linjärt kombinerade för att generera den observerade bilden. Den aktiva basmodellen, i synnerhet placeringarna och orienteringarna för grundelementen, kan läras av utbildningsbilder av den delade skissalgoritmen. Algoritmen väljer elementen i den aktiva basen sekventiellt från en ordbok av Gabor wavelets. När ett element väljs vid varje steg delas elementet av alla träningsbilder, och elementet är perturbed för att koda eller skissa ett närliggande kantsegment i varje träningsbild. Erkännandet av den deformerbara mallen från en bild kan åstadkommas genom en beräkningsarkitektur som växlar summan kartor och max kartor. Beräkningen av maxkartorna deformerar den aktiva basen för att matcha bilddata.
Aktiva basmodeller lärs ut från utbildningsbilderna för varje klass och tillämpas på objektdetektering och igenkänning i REF.
Learning Active Basis Model for Object Detection and Recognition
{'venue': 'International Journal of Computer Vision', 'journal': 'International Journal of Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}