کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
4970204 | 1365304 | 2016 | 8 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
A probabilistic sparse skeleton based object detection
ترجمه فارسی عنوان
تشخیص شیء مبتنی بر اسکلت پراکنده احتمالی
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
میدان تصادفی مارکوف، مدل شکل تولیدی، شکل اسکلت، تشخیص شیء مبتنی بر شکل،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
چشم انداز کامپیوتر و تشخیص الگو
چکیده انگلیسی
We present a Markov Random Field (MRF) based skeleton model for object shape and employ it in a probabilistic chamfer-matching framework for shape based object detection. Given an object category, shape hypotheses are generated from a set of sparse (coarse) skeletons guided by suitably defined unary and binary potentials at and between shape parts. The Markov framework assures that the generated samples properly reflect the observed or desired shape variability. As the model employs a sparsely sampled skeleton, the shape hypotheses are in the form of linear boundary segments; hence, matching can be performed using Directional Chamfer Matching. As the number of states that each MRF node can take is small, the matching process is efficient. Experiments with giraffe and swan categories of the ETHZ Dataset demonstrate that the method perform well in the case of articulated objects.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Pattern Recognition Letters - Volume 83, Part 3, 1 November 2016, Pages 243-250
Journal: Pattern Recognition Letters - Volume 83, Part 3, 1 November 2016, Pages 243-250
نویسندگان
Burak Altinoklu, Ilkay Ulusoy, Sibel Tari,