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2014 | OriginalPaper | Buchkapitel

Untangling Object-View Manifold for Multiview Recognition and Pose Estimation

verfasst von : Amr Bakry, Ahmed Elgammal

Erschienen in: Computer Vision – ECCV 2014

Verlag: Springer International Publishing

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The problem of multi-view/view-invariant recognition remains one of the most fundamental challenges to the progress of the computer vision. In this paper we consider the problem of modeling the combined object-viewpoint manifold. The shape and appearance of an object in a given image is a function of its category, style within category, viewpoint, and several other factors. The visual manifold (in any chosen feature representation space) given all these variability collectively is very hard and even impossible to model. We propose an efficient computational framework that can untangle such a complex manifold, and achieve a model that separates a view-invariant category representation, from category-invariant pose representation. We outperform the state of the art in the three widely used multiview dataset, for both category recognition, and pose estimation.

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Metadaten
Titel
Untangling Object-View Manifold for Multiview Recognition and Pose Estimation
verfasst von
Amr Bakry
Ahmed Elgammal
Copyright-Jahr
2014
Verlag
Springer International Publishing
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-10593-2_29

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