Abstract
本論文提出一個在連續影像中偵測與定位建築物的方法。為了準確的找到每張影像畫面(frame)的建築物位置，我們分成兩個階段: 第一階段是在單張影像建立準確可靠的建築機率圖(building probability map)，而第二階段是在連續影像中快速找到共同出現建築物(co-building detection)。在第一階段中我們擷取適合用來描述建築物結構、空間上與紋理性質的特徵(feature)，使用這些特徵資訊去訓練高斯過程分類器(Gaussian Process Classifier)，並使用高斯過程分類器對測試影像分類並建立建築機率圖。當對連續影像的第一張畫面建立好建築機率圖，在第二階段會對此後每一對的連續兩張畫面快速而有效率地找到其中共同出現之建築物。實驗結果顯示，建築機率圖經由共同出現建築物與高斯過程分類器建立的效能相差無幾，但是速度上卻快上了100倍。