ShapeIndex-basierte Anwendungen von lokalen Merkmalen zur Objekterkennung
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Für den Menschen ist die Objekterkennung trivial. Wir können Objekte in unserer Umgebung leicht identifizieren, unabhängig davon, ob sie auf dem Kopf stehen, eine andere Farbe oder Textur haben, teilweise verdeckt sind, usw. Selbst Objekte, die in vielen verschiedenen Formen auftreten, wie Vasen, oder Objekte, die erheblichen Formabweichungen unterliegen, wie Bäume, können von unserem Gehirn leicht zu einer Art von Objekt verallgemeinert werden. Die Identifizierung von Objekten erfolgt durch die Integration der skaleninvarianten Merkmalsextraktion (SIFT) und der Formindexdarstellung von E...
Für den Menschen ist die Objekterkennung trivial. Wir können Objekte in unserer Umgebung leicht identifizieren, unabhängig davon, ob sie auf dem Kopf stehen, eine andere Farbe oder Textur haben, teilweise verdeckt sind, usw. Selbst Objekte, die in vielen verschiedenen Formen auftreten, wie Vasen, oder Objekte, die erheblichen Formabweichungen unterliegen, wie Bäume, können von unserem Gehirn leicht zu einer Art von Objekt verallgemeinert werden. Die Identifizierung von Objekten erfolgt durch die Integration der skaleninvarianten Merkmalsextraktion (SIFT) und der Formindexdarstellung von Entfernungsbildern, die den Abgleich von Oberflächen mit unterschiedlichen Maßstäben und Ausrichtungen ermöglicht. Es wird ein Formindex ermittelt, der als lokaler Deskriptor oder Schlüsselpunktdeskriptor verwendet wird. Schlüsselpunktdeskriptoren werden dort identifiziert, wo die Formindexwerte extrem sind. Das vorgeschlagene Projekt verwendet also zur Objektidentifizierung zwei verschiedene Eigenschaften wie 3D-Oberflächeneigenschaften für die Formindexidentifizierung und eine skaleninvariante 2D-Merkmalstransformation für die Erkennung von Schlüsselpunkten und die Merkmalsextraktion. Die vorgeschlagene Methode kann für skalierte, gedrehte und verdeckte Bilder angewendet werden.
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