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In seiner Arbeit beschreibt Reno Reckling einen neuartigen Verwendungszweck für die bereits bekannten Implicit Shape Models. Durch eine Erweiterung der ISMs auf 6 Raumdimensionen wird es möglich, sowohl Objektpositionen, als auch relative Lagen zueinander in den Bewertungsprozess einzubeziehen. Dadurch wird es möglich auch komplexe oder unvollständige Szenen zu bewerten und zwischen mehreren überlagernden Szenen zu entscheiden.

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Reno Reckling ist Absolvent des Karlsruhe Institut für Technologie mit Spezialisierung auf maschinelles Lernen und Robotik.

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