EXTENDING DATA-DRIVEN DETECTION TO PREDICTION OF OBJECT PART LOCATIONS

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide methods and systems for detecting an object part location on the basis of an extended data-driven detection.SOLUTION: A specific relevance value between configurations of parts with respect to a set of training images annotated with annotating objects is defined. A similarity learning algorithm is applied with respect to the parts to obtain a similarity function on the basis of the similarity between the part configurations. The similarity learning algorithm receives a set of a positive pair having similar part configuration and a negative pair having different configuration and returns the similarity function that tends to assign a high score to a new positive pair and a low score to a negative pair. A similarity between a new image and the training images can be measured by utilizing the learned similarity function to obtain a neighbor image, and a visible and/or non-visible part location with respect to the image can be predicted based on the neighbor image. 【課題】拡張されたデータ駆動型検出に基づいてオブジェクトパーツ位置を検出するための方法及びシステムを提供する。【解決手段】注釈オブジェクトによって注釈された訓練画像のセットに対するパーツの構成間の特定の関連度値が定義される。類似性学習アルゴリズムが、パーツ構成間の類似性に基づいて類似性関数を得るためにパーツに対し適用される。類似性学習アルゴリズムが、類似したパーツ構成を有するポジティブなペアと異なる構成を有するネガティブなペアとのセットを受け取り、新たなポジティブなペアに高スコアを、ネガティブなペアに低スコアを割り当てる傾向がある類似性関数を戻す。新たな画像と訓練画像との間の類似性が、近傍画像を得るために、学習された類似性関数を利用して測定され、画像に関する可視パーツ位置及び／又は不可視パーツ位置が、近傍画像に基づいて予測される。【選択図】図５