Fönsterbaserad matchning såsom normaliserad korskorrelering (NCC) kan tillförlitligt uppskatta djup även när konstant ljusstyrka antagande kränks i stereo på grund av avbildning buller eller olika kameravinster. Fasta fönstermetoder tenderar dock att ha dålig prestanda på djupet diskontinuiteter och i lågtexturerade regioner. I den här artikeln beskriver vi en ny inlärningsbaserad algoritm, för stereomatchning. Algoritmen är baserad på observationen att varje experts matchande beteende bestäms av bildstrukturen och den underliggande scenstrukturen. I det föreslagna tillvägagångssättet, beteendet hos flera experter först läras från marken sanning med hjälp av en enkel histogrambaserad metod och sannolikheten under varje expert kombineras sedan probabilistiskt till en global MAP-MRF djupuppskattning ram. Eftersom den resulterande sannolikheten är en funktion av både stereo bild och scendjup i ett stort angränsande område, presenterar vi en iterativ Metropolis-Hastings algoritm för MAP uppskattning som växlar mellan att förutsäga expertbeteenden och uppdatera skillnaden karta. De experimentella resultaten visar att vår algoritm är jämförbar med toppmoderna metoder när stereobilderna har samma intensitetsnivå men överträffar dem när intensiteterna varierar.
Senare utökade Kong och Tao REF sitt arbete genom att lära sig flera experter från olika matchande fönsterstorlekar och centra, och sannolikheten under varje expert kombinerades sedan probabilistiskt till en global MRF-ramverk för att förbättra noggrannheten.
H.: Stereo matching via learning multiple experts behaviors
{'venue': 'In: BMVC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}