Vi presenterar ett nytt sätt att utföra pose uppskattning av kända objekt i 2D-bilder. Vi följer ett probabilistiskt tillvägagångssätt för att modellera objekt och representera observationer. Dessa objektmodeller är anpassade till olika typer av observerbara visuella funktioner, och visas här med kantsegment. Även ofullkomliga modeller, lärda från en stereo vyer av objekt, kan användas för att härleda maximallikelihood pose av objektet i en ny scen, med hjälp av en Metropolis-Hastings MCMC algoritm, med tanke på en enda, kalibrerad 2D-vy av scenen. Den probabilistiska metoden kräver inte explicita modell-till-scenkorrespondenser, vilket gör det möjligt för systemet att hantera objekt utan individuellt identifierbara funktioner. Vi visar att dessa objektmodeller är lämpliga för att posera uppskattning i 2D-bilder genom kvalitativa och kvantitativa utvärderingar, eftersom vi visar att posen av texturlösa objekt kan återvinnas i scener med skräp och ocklusion.
I REF föreslås ett probabilistiskt tillvägagångssätt för att uppskatta ställningen av ett känt objekt med hjälp av en enda bild.
Probabilistic object models for pose estimation in 2D images
{'venue': 'DAGM-Symposium', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}