Abstract-Behovet av att generera nya vyer av ett 3D-objekt från en enda riktig bild uppstår i flera fält, inklusive grafik och objektigenkänning. Det traditionella tillvägagångssättet bygger på användning av 3D-modeller, men vi har nyligen infört [1], [2], [3] enklare tekniker som är tillämpliga under begränsade förhållanden. Metoden utnyttjar bildomvandlingar som är specifika för den relevanta objektklassen och som kan läras av exempelvyer av andra "prototypiska" objekt av samma klass. I detta dokument introducerar vi en sådan teknik genom att utvidga begreppet linjär klass som föreslagits av Poggio och Vetter. För linjära objektklasser visas det att linjära transformationer kan läras exakt från en basuppsättning av 2D-prototypiska vyer. Vi demonstrerar tillvägagångssättet på konstgjorda objekt och visar sedan preliminära bevis för att tekniken effektivt kan "rotera" högupplösta ansiktsbilder från en enda 2D-vy.
I REF presenteras en teknik för att syntetisera en ny bild av ett objekt från en enda 2-D-vy av objektet med hjälp av en linjär kombination av bilder av prototypobjekt av samma klass, förutsatt att objektet tillhör linjära objektklasser.
Linear Object Classes and Image Synthesis From a Single Example Image
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}