Abstrakt. Detta dokument beskriver det automatiska förvärvet av tredimensionella arkitektoniska modeller från korta bildsekvenser. Tillvägagångssättet är Bayesian och modell baserad. Bayesian metoder kräver formulering av en tidigare fördelning; dock designa en generativ modell för byggnader är en svår uppgift. För att övervinna detta beskrivs en byggnad som en uppsättning väggar tillsammans med en "Lego" kit av parameteriserade primitiva, såsom dörrar eller fönster. En tidigare på väggen layout, och en tidigare på parametrarna för varje primitiv kan sedan definieras. En del av detta tidigare lärs av utbildningsdata och en del kommer från expertarkitekter. Förutsättningens giltighet testas genom att man skapar exempelbyggnader som använder MCMC och kontrollerar att rimliga byggnader genereras under olika förhållanden. Samma MCMC-maskiner kan också användas för att optimera strukturåterhämtningen, denna gång generera en rad möjliga lösningar från den bakre. Det faktum att en rad olika lösningar kan presenteras gör det möjligt för användaren att välja det bästa när strukturen återhämtning är tvetydig.
REF utvecklade en 3D-modelleringsmetod för arkitektonisk modellering för korta bildsekvenser.
Modelling and Interpretation of Architecture from Several Images
{'venue': 'International Journal of Computer Vision', 'journal': 'International Journal of Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}