Efficient inference of spatial hierarchical models

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F14%3A00217906" target="_blank" >RIV/68407700:21230/14:00217906 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Efficient inference of spatial hierarchical models

Popis výsledku v původním jazyce

The long term goal of artificial intelligence and computer vision is to be able to build models of the world automatically and to use them for interpretation of new situations. It is natural that such models are efficiently organized in a hierarchical manner; a model is build by sub-models, these sub-models are again build of another models, and so on. These building blocks are usually shareable; different objects may consist of the same components. In this paper, we describe a hierarchical probabilistic model for visual domain and propose a method for its efficient inference based on data partitioning and dynamic programming. We show the behaviour of the model, which is in this case made manually, and inference method on a controlled yet challenging dataset consisting of rotated, scaled and occluded letters. The experiments show that the proposed model is robust to all above-mentioned aspects.

Název v anglickém jazyce

Efficient inference of spatial hierarchical models

Popis výsledku anglicky

The long term goal of artificial intelligence and computer vision is to be able to build models of the world automatically and to use them for interpretation of new situations. It is natural that such models are efficiently organized in a hierarchical manner; a model is build by sub-models, these sub-models are again build of another models, and so on. These building blocks are usually shareable; different objects may consist of the same components. In this paper, we describe a hierarchical probabilistic model for visual domain and propose a method for its efficient inference based on data partitioning and dynamic programming. We show the behaviour of the model, which is in this case made manually, and inference method on a controlled yet challenging dataset consisting of rotated, scaled and occluded letters. The experiments show that the proposed model is robust to all above-mentioned aspects.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

JD - Využití počítačů, robotika a její aplikace

OECD FORD obor

—

Projekt

<a href="/cs/project/GAP103%2F12%2F1578" target="_blank" >GAP103/12/1578: Strukturní a sémantické modelování architektury jako problém interpretace digitálního obrazu</a><br>

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Rok uplatnění

2014

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

VISAPP '14: Proceedings of the 9th International Conference on Computer Vision Theory and Applications, Volume 1

ISBN

978-989-758-003-1

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

7

Strana od-do

500-506

Název nakladatele

SciTePress - Science and Technology Publications

Místo vydání

Porto

Místo konání akce

Lisabon

Datum konání akce

5. 1. 2014

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—