차량 인식을 위한 일반형 변형 모델.

이 논문은 다양한 차량 종류(자동차, 밴, 버스 등)의 형태를 채택할 수 있는 고도로 매개변수가 설정된 3D 모델의 개발을 보고하며, 가장 일반적으로 접하는 자동차 유형(세단, 해치백 및 왜건 포함)의 일반 자동차 클래스에 대한 전문화 과정을 다룹니다. 비디오 이미지에서 차량 샘플 데이터를 얻기 위해 인터랙티브 도구가 개발되었습니다. 수동 샘플링된 데이터에 대한 PCA 설명은 단일 인스턴스가 6개의 매개변수 벡터로 설명되는 변형 모델을 제공합니다. PCA 모델을 이미지에 맞춤으로써 자동차의 자세와 구조를 복원할 수 있습니다. 복원된 설명은 차량 하위 분류를 구별할 수 있을 만큼 충분히 정확합니다. 1 서론 우리는 이전에 차량의 위치, 인식 및 추적을 위한 모델 기반 비전의 사용을 입증했습니다 510. 우리의 기술은 점, 선으로 표현된 3D 물체의 특별히 구성된 모델을 사용했습니다.