특징 인덱스 가설을 사용한 부분적으로 보이는 객체 인식

컴퓨터 비전에서 일반적인 작업은 이미지에서 객체를 인식하는 것입니다. 대부분의 컴퓨터 비전 시스템은 가능한 각 객체 유형에 대한 모델을 순차적으로 매칭하여 최상의 일치로 객체를 인식합니다. 이는 가능한 객체 유형 간의 유사성과 차이를 활용하지 않기 때문에 이상적이지 않습니다. 가능한 객체 수가 많아질 경우, 계산 시간도 선형적으로 증가하여 문제가 될 수 있습니다. 본문에서는 객체 유형 간의 유사성과 차이를 활용하고 가능한 객체 유형이 많을 때 서브 리니어 계산 시간으로 처리할 수 있는 새로운 인식 방법인 특징 인덱스 가설을 설명합니다. 이 방법을 사용하는 2차원 가려진 부분 인식 시스템이 설명됩니다.