맥락 조건 성분 분석을 이용한 물체 외관 모델링

서브스페이스 모델은 시각적 객체가 이미지에서 정렬된 경우(예: 얼굴) 구조화된 이미지 데이터셋의 외관 모델링에 매우 성공적이었습니다. 이미지의 전역 변환이나 밀집 왜곡을 허용하는 확장에도 불구하고, 이러한 방법으로 모델링할 수 있는 시각적 객체의 집합은 제한적입니다. 이들은 폐색으로 인해 다양한 객체 부분의 가시성이 변하는 시각적 객체(엄격한 레이어 구조 없이) 및 부분 간의 일대일 매핑이 보존되지 않는 경우를 설명할 수 없습니다. 예를 들어, 바나나 다발에는 서로 다른 수의 바나나가 있지만 각 바나나 개체는 외관 서브스페이스를 공유합니다. 본 연구에서는 시각적 객체의 외관의 복잡하고 비선형 구조를 포착하고 공유할 수 있도록 형태 의존적 맥락에 모델을 조건화하여 기존 서브스페이스 모델의 이미지 공간 정렬 제한을 제거합니다. 이를 통해 비강직성 변형 객체와 함께 서브스페이스 외관 모델의 장점을 활용하면서 복잡한 폐색과 다양한 수의 부분을 처리할 수 있습니다. 우리는 구조적 인 페인팅 및 외관 전송의 예로 새로운 모델의 효과iveness를 입증합니다.