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우리는 지역 특성 탐지기와 특성의 공간 배열에 대한 확률 모델을 기반으로 하는 평면 객체 클래스 인식을 위한 새로운 프레임워크를 제시합니다. 허용된 객체 변형은 예제를 통해 학습된 형태 통계로 표현됩니다. 이미지 내 객체의 인스턴스는 올바른 공간 구성에서 적절한 특성을 찾아 감지됩니다. 이 알고리즘은 부분 가림, 탐지기 오경고 및 놓친 특성에 대해 강건합니다. 혼잡한 장면에서 얼굴의 준 정면 뷰를 찾는 문제에 대해 94%의 성공률이 달성되었습니다.
Burl 외 (Mon,)은 이 질문을 연구했습니다.