Template Matching Techniques in Computer Vision

Template matching: una rivisitazione dei fondamenti - Il rilevamento di strutture all'interno di immagini viene descritto evidenziando i problemi connessi all'acquisizione di immagini, all'effetto del rumore, alla variabilita' delle strutture e delle loro condizioni di ripresa. Il rilevamento di una struttura data all'interno di immagini (template matching) e' presentato poi come un problema statistico di test di ipotesi. Dopo l'introduzione dei paradigmi di Bayes e Neyman-Pearson viene affrontato il problema della classificazione nel caso di rumore gaussiano. Vengono poi definiti alcuni concetti di base riguardanti gli stimatori e presentato il metodo di shrinking (James-Stein), utile nella stima di matrici di covarianza quando sono disponibili pochi dati. Viene poi analizzato il problema della caratterizzazione delle prestazioni di un sistema di template matching, dalla valutazione degli errori, alla stima della accuratezza, alla generazione di esempi sintetici.