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  A Bootstrapping Algorithm for Learning Linear Models of Object Classes

Vetter, T., Jones, M., & Poggio, T.(1997). A Bootstrapping Algorithm for Learning Linear Models of Object Classes (48).

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基本情報

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資料種別: 報告書

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作成者

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 作成者:
Vetter, T1, 著者           
Jones, MJ, 著者
Poggio, T, 著者
所属:
1Department Human Perception, Cognition and Action, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497797              

内容説明

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キーワード: -
 要旨: Flexible models of object classes, based on linear combinations of prototypical images, are capable of matching novel images of the same class and have been shown to be a powerful tool to solve several fundamental vision tasks such as recognition, synthesis and correspondence. The key problem in creating a specific flexible model is the computation of pixelwise correspondence between the prototypes, a task done until now in a semiautomatic way. In this paper we describe an algorithm that automatically bootstraps the correspondence between the prototypes. The algorithm - which can be used for 2D images as well as for 3D models - is shown to synthesize successfully a flexible model of frontal face images and a flexible model of handwritten digits.

資料詳細

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言語:
 日付: 1997-03
 出版の状態: 出版
 ページ: -
 出版情報: -
 目次: -
 査読: -
 識別子(DOI, ISBNなど): Reportnr.: 48
BibTex参照ID: 1513
 学位: -

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