Ett datorseendesystem har implementerats som kan känna igen tredimensionella objekt från okända synvinklar i enstaka gråskala bilder. Till skillnad från de flesta andra metoder, är igenkänningen uppnås utan några försök att rekonstruera djup information nedifrån och upp från den visuella inmatningen. I stället används tre andra mekanismer som kan överbrygga klyftan mellan den tvådimensionella bilden och kunskapen om tredimensionella objekt. För det första används en process av perceptuell organisation för att bilda grupperingar och strukturer i bilden som sannolikt kommer att vara invarianta över ett brett spektrum av synpunkter. För det andra används en probabilistisk rankningsmetod för att minska storleken på sökytan under modellbaserad matchning. Slutligen, en process av rumslig överensstämmelse för projektionerna av tredimensionella modeller i direkt överensstämmelse med bilden genom att lösa för okända synsätt och modellparametrar. En hög grad av robusthet i närvaro av ocklusion och saknade data kan uppnås genom en fullständig tillämpning av ett konsekvent synsätt. Det hävdas att liknande mekanismer och begränsningar utgör grunden för erkännande i människans syn.
Lowe REF, till exempel, förlitade sig på perceptuell organisation för att gruppera funktioner och minska storleken på sökytan som ingår i matchning, följt av top-down rumslig korrespondens som syftar till att anpassa en modell med en bild och uppskatta dess pose.
Three-Dimensional Object Recognition from Single Two-Dimensional Images
{'venue': 'ICONIP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}