Abstrakt. I detta dokument föreslås en metod för att upptäcka former av variabel struktur i bilder med skräp. Termen "variabel struktur" innebär att vissa formdelar kan upprepas ett godtyckligt antal gånger, vissa delar kan vara valfria, och vissa delar kan ha flera alternativa utseenden. Den speciella variationen i formstrukturen som förekommer i en given bild är inte känd a priori. Befintliga datorseendemetoder, inklusive deformerbara modellmetoder, har inte utformats för att detektera former av variabel struktur; de får endast användas för att upptäcka former som kan sönderdelas i ett fast, ett tidigare känt, antal delar. Den föreslagna metoden kan hantera både variationer i objektets struktur och variationer i form av objektdelar. En ny klass av formmodeller introduceras, så kallade Hidden State Shape Models, som naturligt kan representera former av variabel struktur. En detektionsalgoritm beskrivs som finner fall av sådana former i bilder med stora mängder skräp genom att hitta globalt optimala korrespondenser mellan bildfunktioner och objektmodeller. Experiment med verkliga bilder visar att vår metod kan lokalisera växtgrenar som består av ett på förhand okänt antal blad och kan upptäcka händer mer exakt än en handdetektor baserad på kamferavståndet. Vassilis Athitsos m.fl. Bilda. 1................................................................ Tre form klasser som uppvisar variabel struktur: grenar med blad, hår kammar, och hand konturer. Sådana klasser kan naturligt modelleras med en Hidden State Shape Model (HSSM).
Athitsos m.fl. I REF föreslogs dolda statsformmodeller för att representera former av variabel struktur.
Detecting instances of shape classes that exhibit variable structure
{'venue': 'in Proc. European Conf. Computer Vision', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}