11、被动场景识别与隐式形状模型树优化

被动场景识别与隐式形状模型树优化

1. 被动场景识别算法及复杂度分析

在场景识别中， findSubInstances 算法用于查找子实例。以下是该算法的代码：

Algorithm 11 findSubInstances(Im′, {I{m}}) →{I}.
1: Extract {i}m′ from Im′
2: for all i ∈{i}m′ do
3:
    Extract c and T from E(i)
4:
    for all I{m} ∈{I{m}} do
5:
        Extract z and TF(v∗
        C) from I{m}
6:
        if c = z ∧T = TF(v∗
        C) then
7:
            {It} ←{It} ∪I{m}
8:
        end if
9:
    end for
10: end for
11: for all It ∈{It} do
12:
    {I} ←{I}∪findSubInstances(It, {I{m}})
13:
    {I} ←{I} ∪It
14: end for
15: return {I}

该算法通过递归下降的方式，将识别结果之间进行比较，找到符合条件的子实例。不过，在最坏情况下，算法 10 需要将所有识别结果相互比较。并且，由于每个识别结果最多包含 b 个输入对象，这些对象都需要检查与其他结果的连接，因此场景类别实例组装的时间复杂度为 $O(b · |Im|^2)$。