Abstract-This paper presenterar en ny probabilistisk inställning till hierarkisk, exemplar-baserad form matchning. Ingen funktionskorrespondens behövs bland exemplars, bara en lämplig parvis likhetsmått. Metoden använder ett mallträd för att effektivt representera och matcha variationen av form exemplars. Trädet genereras offline genom en nedifrån-och-upp klustering metod med hjälp av stokastisk optimering. Online matchning innebär en samtidig grov-till-fine strategi över mallträdet och över omvandlingsparametrarna. Det viktigaste bidraget av detta papper är en Bayesian modell för att uppskatta en efterhandssannolikheten för objektklassen, efter en viss match vid en nod av trädet. Denna modell tar hänsyn till objektens storlek och hållbarhet och möjliggör en principiell inställning av de motsvarande tröskelvärdena så att icke lovande vägar i trädtrångsprocessen elimineras i ett tidigt skede. Det föreslagna tillvägagångssättet prövades på en rad olika tillämpningsområden. Här presenteras resultaten på en av de mer utmanande områdena: detektering av fotgängare i realtid från ett fordon i rörelse. En signifikant upphastighet erhålls när man jämför den föreslagna probabilistiska matchningsmetoden med en manuellt avstämd icke-probabilistisk variant, som båda använder samma mallträdsstruktur.
Till exempel, Gavrila REF föreslog en Bayesian modell för att uppskatta den bakre sannolikheten för matchade mallar vid träden noder, som kan beskära de olovliga vägar tidigt.
A Bayesian, Exemplar-Based Approach to Hierarchical Shape Matching
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}