A Low Complexity Approximation of Probabilistic Appearance Models.
Modèles Probabilistes D’apparence: Une Représentation Approchée de Faible Complexité
OPEN ACCESS
Appearance models yield a compact representation of shape, pose and illumination variations. The probabilistic appearance model, proposed by Moghaddam et al. (Moghaddam and Pentland, 1997; Tipping and Bishop, 1997b), has recently shown excellent performances in pattern detection and recognition, outperforming most other linear and non-linear approaches. Unfortunately, the complexity of this model remains high. In this paper, we introduce an efficient approximation of this model, which enables fast implementations in statistical estimation-based schemes. Gains in complexity and cpu time of more than 10 have been obtained, without any loss in the quality of the results.
Résumé
Les modèles d'apparence permettent d'encoder les variabilités de forme, de pose, et d'illumination dans une seule représentation compacte. Le modèle d'apparence probabiliste de Moghaddam et al. (Moghaddam and Pentland, 1997; Tipping and Bishop, 1997b), reposant sur une interprétation statistique de l'Analyse en Composantes Principales (ACP) s'est récemment illustré par ses excellentes performances en détection et en reconnaissance des formes, surpassant de nombreuses autres méthodes linéaires et non linéaires. Ce modèle, performant, se heurte toutefois à une complexité calculatoire importante. Nous proposons, dans cet article, une approximation de ce modèle qui se prête à une mise en œuvre rapide, dans le cadre de schémas d'estimation statistique. Des gains en complexité et en temps de calcul supérieurs à 10, sont obtenus, sans aucune perte de qualité dans les résultats des traitements.
Appearance models, probabilistic models, fast algorithms, detection, maximum likelihood
Mots clés
Modèles d'apparence, modèles probabilistes, algorithmes rapides, détection, maximum de vraisemblance.
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