Object representation and recogniti

Object representation and recognition is one of the central problems
in computer vision. Normally, a reliable, working vision system must be
able to I) effectively segment the image and 2) recognize objects in the
image using their representations. This paper describes a complete,
working vision system [8] which segments the image effectively using a
light-box setup and recognizes isolated objects in the image reliably
using their curvature scale spk (CSS) representations [6], [7]. The
CSS representation is based on the scale space image concept introduced
in [lo] and popularized by Witkin [14]. It is an organization of
curvature zero-crossing points on a contour at multiple scales.
Note that an earlier CSS matching algorithm was implemented and
tested in [6]. That algorithm was designed for both open and closed
contour matching, made assumptions about the CSS image which were
not always valid and was relatively slow. The CSS matching algorithm
described in this paper in an improved, more efficient version of the
earlier algorithm which has been designed specifically for closed contour
matching

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

แสดงวัตถุและการรับรู้เป็นหนึ่งในปัญหาที่เซ็นทรัลในคอมพิวเตอร์วิทัศน์ โดยปกติ ต้องซื้อเชื่อถือได้ ทำงานในการสามารถฉัน) ส่วนงานได้อย่างมีประสิทธิภาพภาพและ 2) รู้จำวัตถุในการภาพที่ใช้เป็นตัวแทนของพวกเขา เอกสารนี้อธิบายสมบูรณ์ทำงานระบบวิสัยทัศน์ [8] ซึ่งส่วนภาพได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยใช้การติดตั้งกล่องไฟ และรู้จักแยกวัตถุในภาพได้อย่างแม่นยำใช้ของพวกเขาโค้งขนาด spk (CSS) แทน [6], [7] การCSS แสดงอยู่บนมาตราส่วนพื้นที่ภาพแนวความคิดนำใน [หล่อ] และเป็นที่นิยม โดย Witkin [14] เป็นองค์กรของจุดศูนย์ข้ามโค้งบน contour ที่เครื่องชั่งหลายโปรดสังเกตว่า อัลกอริธึมตรง CSS ที่ก่อนหน้านี้ถูกนำมาใช้ และทดสอบใน [6] อัลกอริทึมที่ถูกออกแบบมาสำหรับทั้งเปิด และปิดเส้นตรง สมมติฐานเกี่ยวกับรูปแบบ CSS ซึ่งทำไม่ถูกต้องเสมอและค่อนข้างช้า อัลกอริทึมตรง CSSอธิบายไว้ในเอกสารนี้ได้ในรุ่นดีขึ้น เพิ่มประสิทธิภาพของการอัลกอริทึมที่ก่อนหน้านี้ซึ่งออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับรูปร่างปิดการจับคู่

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

แทนความหมายวัตถุและการรับรู้เป็นหนึ่งในปัญหาที่เกิดขึ้นกลาง
ในคอมพิวเตอร์วิสัยทัศน์ โดยปกติความน่าเชื่อถือการทำงานระบบการมองเห็นจะต้อง
สามารถที่จะฉัน) ได้อย่างมีประสิทธิภาพส่วนภาพและ 2) การรับรู้วัตถุใน
ภาพโดยใช้การแสดงของพวกเขา กระดาษนี้จะอธิบายเสร็จสมบูรณ์
การทำงานระบบการมองเห็น [8] ซึ่งส่วนภาพได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยใช้
การติดตั้งกล่องไฟและตระหนักถึงวัตถุที่แยกในภาพได้อย่างน่าเชื่อถือ
โดยใช้ SPK โค้งขนาดของพวกเขา (CSS) การแสดง [6] [7]
ตัวแทน CSS อยู่บนพื้นฐานของแนวคิดขนาดภาพพื้นที่แนะนำ
ใน [Lo] และนิยมโดย Witkin [14] มันเป็นองค์กรของ
ความโค้งจุดศูนย์ข้ามในรูปร่างที่เครื่องชั่งน้ำหนักหลาย.
โปรดทราบว่าอัลกอริทึม CSS จับคู่ก่อนหน้านี้ได้รับการดำเนินการและ
การทดสอบใน [6] อัลกอริทึมที่ได้รับการออกแบบมาสำหรับทั้งเปิดและปิด
การจับคู่รูปร่างทำให้สมมติฐานเกี่ยวกับภาพ CSS ซึ่งอยู่
ไม่ได้เสมอที่ถูกต้องและเป็นค่อนข้างช้า ขั้นตอนวิธีการจับคู่ CSS
อธิบายไว้ในบทความนี้ในการที่ดีขึ้น, รุ่นมีประสิทธิภาพมากขึ้นของ
ขั้นตอนวิธีการก่อนหน้านี้ซึ่งได้รับการออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับรูปร่างปิด
การจับคู่