Abstrakt. Vi formulerar en deformerbar mallmodell för objekt med en effektiv mekanism för beräkning och parameteruppskattning. Datan består av binära orienterade kanter, robusta till fotometriska variationer och små lokala deformationer. Mallen definieras i form av sannolikhetsmatriser för varje kanttyp. Ett primärt bidrag i detta dokument är definitionen av ett objekts omedelbarhet i form av skiftningar av ett måttligt antal lokala delmodeller, som därefter sammanställs med hjälp av ett lappverk, för att definiera en enhetlig statistisk modell av uppgifterna. Objektklasser modelleras som blandningar av lapptäcke av delar (POP) modeller som upptäcks sekventiellt som mer klass data observeras. Vi definierar begreppet stöd kopplat till en momentiation, och använder detta för att formulera statistiska modeller för multi-objekt konfigurationer inklusive möjliga ocklusioner. Alla beslut om att märka objekten i bilden baseras på en jämförelse av sannolikheter. Kombinationen av en deformerbar modell med ett effektivt estimeringsförfarande ger konkurrenskraftiga resultat i en mängd olika tillämpningar med mycket små utbildningsset, utan att behöva träna beslutsgränser – endast data från den klass som utbildas används. Experiment presenteras i MNIST databas, läsa zipcodes, och ansikte upptäckt.
Amit m.fl. formulerat en deformerbar mallmodell för parameteruppskattning i objektigenkänning REF.
POP: Patchwork of Parts Models for Object Recognition
{'venue': 'International Journal of Computer Vision', 'journal': 'International Journal of Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}