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【24h】

Robust Pose Estimation and Recognition Using Non-Gaussian Modeling of Appearance Subspaces

机译:使用外观子空间的非高斯建模进行稳健的姿态估计和识别

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摘要

We present an original appearance model that generalizes the usual Gaussian visual subspace model to non-Gaussian and nonparametric distributions. It can be useful for the modeling and recognition of images under difficult conditions such as large occlusions and cluttered backgrounds. Inference under the model is efficiently solved using the mean shift algorithm.
机译:我们提出了一个原始的外观模型,将一般的高斯视觉子空间模型推广到非高斯和非参数分布。它对于在困难条件下(例如大遮挡和背景混乱)的图像建模和识别很有用。使用均值漂移算法可以有效地解决模型下的推理问题。

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