Framgången för skelettmodellen i objektigenkänning från segmenterade bilder motiverar utvecklingen av en skelettmodell för uppifrån-och-ned-objektigenkänning och segmentering. Vi föreslår en ny skelettbaserad generativ formmodell som är lämplig för effektiv sökning med hjälp av dynamisk programmering (DP). Vi har utarbetat en uteslutningsprincip som gör det möjligt för DP att upptäcka flera fall av en objektkategori i ett enda pass. Slutligen har vi förbättrat en orienterad kamferavstånd för rangordning genererade hypoteser. Förbättrade eller jämförbara igenkännings- och segmenteringsresultat rapporteras i ETZ-datauppsättningen.
Istället för objektets kontur använder Trinh och Kimia REF skelettbaserad generativ formmodell med modifierad dynamisk programmering för att upptäcka objekt.
Category-Specific Object Recognition and Segmentation Using a Skeletal Shape Model
{'venue': 'BMVC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}