I många 3-D-objekt-detektion och pose-skattning problem, run-time prestanda är av avgörande betydelse. Det finns dock vanligtvis tid att utbilda systemet, vilket vi kommer att visa oss vara mycket användbart. Förutsatt att flera registrerade bilder av målobjektet finns tillgängliga, utvecklade vi en nyckelpunktsbaserad metod som är effektiv i detta sammanhang genom att formulera bred baslinjematchning av nyckelpunkter som extraherats från indatabilderna till de som finns i modellbilderna som ett klassificeringsproblem. Detta förskjuter en stor del av beräkningsbördan till en utbildningsfas, utan att offra igenkänningsprestandan. Som ett resultat, den resulterande algoritmen är robust, exakt, och snabb-tillräcklig för frame-rate prestanda. Denna minskning av run-time computational komplexitet är vårt första bidrag. Vårt andra bidrag är att visa att i detta sammanhang räcker en enkel och snabb nyckelpunktsdetektor för att stödja detektering och spårning även under stora perspektiv och skalvariationer. Även om tidigare metoder kräver en detektor som kan förväntas ge mycket repeterbara resultat i allmänhet, vilket vanligtvis är mycket tidskrävande, hittar vi helt enkelt de mest repeterbara objektets nyckelpunkter för det specifika målobjektet under träningsfasen. Vi har införlivat dessa idéer i ett realtidssystem som upptäcker plana, icke-planära och deformerbara objekt. Den beräknar sedan de stelas ställning och de övrigas deformationer.
I synnerhet anser REF att en bred baslinjematchning är ett klassificeringsproblem.
Keypoint recognition using randomized trees
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}