ボディプラン

本論文では、ボディプランと呼ばれる人間や動物の表現方法について述べる。このボディプランは、複雑な環境下でのセグメンテーションおよび認識に適応している。この表現は、色や質感に関する制約と、個々の部分の構造や部分間の関係といった幾何学的特性に関する制約の組み合わせから得られる集団化のヒントを体系的に収集したものである。ボディプランは、確立された統計的学習技術を用いて画像データから学習可能である。この手法は、ボディプランを用いて認識に成功した2つのプログラムの例で説明されている。1つは手動で構築したボディプランを使用して、画像に露出の多い人間が含まれているかどうかを判定する例であり、もう1つは画像データから学習したボディプランを用いて馬が含まれているかどうかを判定する例である。両例において、システムは大規模で制御されていないテストセットおよび非常に多様な大規模制御セットに対して優れた性能を示している。