Learning a hierarchical deformable template for rapid deformable object parsing

In this paper, we address the tasks of detecting, segmenting, parsing, and matching deformable objects. We use a novel probabilistic object model that we call a hierarchical deformable template (HDT). The HDT represents the object by state variables defined over a hierarchy (with typically five leve...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence. - 1979. - 32(2010), 6 vom: 02. Juni, Seite 1029-43
1. Verfasser:	Zhu, Long Leo (VerfasserIn)
Weitere Verfasser:	Chen, Yuanhao, Yuille, Alan
Format:	Online-Aufsatz
Sprache:	English
Veröffentlicht:	2010
Zugriff auf das übergeordnete Werk:	IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence
Schlagworte:	Journal Article Research Support, Non-U.S. Gov't Research Support, U.S. Gov't, Non-P.H.S.