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  Object correspondence as a machine learning problem

Schölkopf, B., Steinke, F., & Blanz, V. (2005). Object correspondence as a machine learning problem. In ICML 2005 (pp. 777).

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Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Schölkopf, B1, Autor           
Steinke, F1, Autor           
Blanz, V2, Autor           
De Raedt S. Wrobel, L., Herausgeber
Affiliations:
1Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497795              
2Department Human Perception, Cognition and Action, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497797              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: We propose machine learning methods for the estimation of deformation fields that transform two given objects into each other, thereby establishing a dense point to point correspondence. The fields are computed using a modified support vector machine containing a penalty enforcing that points of one object will be mapped to ``similaramp;lsquo;amp;lsquo; points on the other one. Our system, which contains little engineering or domain knowledge, delivers state of the art performance. We present application results including close to photorealistic morphs of 3D head models.

Details

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Sprache(n):
 Datum: 2005
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: BibTex Citekey: 3386
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: ICML 2005
Veranstaltungsort: Bonn, Germany
Start-/Enddatum: -

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: ICML 2005
Genre der Quelle: Konferenzband
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: -
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 777 Identifikator: -