Modellbaserad igenkänning och rörelsespårning beror på förmågan att lösa för projektion och modellparametrar som bäst passar en 3-D-modell för att matcha 2-D-bildfunktioner. Detta papper utökar nuvarande metoder för parameterlösning för att hantera objekt med godtyckliga böjda ytor och med ett antal interna parametrar som representerar artikulationer, variabla dimensioner eller ytdeformationer. Numeriska stabiliseringsmetoder utvecklas som tar hänsyn till inneboende felaktigheter i bildmätningarna och gör det möjligt att fastställa användbara lösningar även när det finns färre matchningar än okända parametrar. LevenbergMarquardt metoden används för att alltid säkerställa konvergens av lösningen. Dessa tekniker gör det möjligt att använda modellbaserad vision för en mycket bredare klass av problem än vad som var möjligt med tidigare metoder. Deras tillämpning demonstreras för att spåra rörelsen av böjda, parameteriserade objekt.
Tillvägagångssättet utvidgades därefter för att hantera objekt med godtyckliga böjda ytor och interna parametrar som representerar artikuleringar eller ytdeformationer REF.
Fitting Parameterized Three-Dimensional Models to Images
{'venue': 'IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell.', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}