Detail publikace

Improving Multi-view Object Recognition by Detecting Changes in Point Clouds

VEĽAS, M.; ŠPANĚL, M. Improving Multi-view Object Recognition by Detecting Changes in Point Clouds. In IEEE Symposium on Computational Intelligence for Multimedia, Signal and Vision Processing. Atény: IEEE Computer Society, 2016. p. 1-7. ISBN: 978-1-5090-4239-5.
Název česky
Vylepšení rozpoznáváni objektů z více pohledů pomocí detekce změn
Typ
článek ve sborníku konference
Jazyk
anglicky
Autoři
Veľas Martin, Ing., Ph.D.
Španěl Michal, Ing., Ph.D. (UPGM)
a další
URL
Klíčová slova

object recognition, change detection, reconstruction, hypotheses clustering, multi-view, point cloud, RGB-D data

Abstrakt

Tento článek představuje využití detekce změn v systému rozpoznávání objektů z více pohledů, s cílem zvýšit flexibilitu a přesnost v  dynamických prostředích. Přístupy využívající více pohledů mají zásadní význam pro překonání problémů spojených s překryvem objektů nebo šumem kamery, ale stávající systémy obvykle předpokládají statické prostředí. Přítomnost dynamických objektů přináší další problém - nekonzistence zavedeny do interního modelu scény. Prokázali jsme, že využitím detekce změn a následnou korekci rekonstrukce scény můžeme snížit počet falešných detekcí dynamických objektů v průměru o 70% při testování na veřejně dostupné datové sade TUW. Pro snížení času potřebného pro verifikaci velkého počtu akumulovaných hypotéz pozic objektů jsme dále do původního systému integrovali shlukování hypotéz a prokázali snížení výpočetního času přibližně o 16%.

Rok
2016
Strany
1–7
Sborník
IEEE Symposium on Computational Intelligence for Multimedia, Signal and Vision Processing
ISBN
978-1-5090-4239-5
Vydavatel
IEEE Computer Society
Místo
Atény
DOI
10.1109/SSCI.2016.7850045
UT WoS
000400488301086
EID Scopus
2-s2.0-85016034874
BibTeX 
@inproceedings{BUT130944,
  author="Martin {Veľas} and Michal {Španěl}",
  title="Improving Multi-view Object Recognition by Detecting Changes in Point Clouds",
  booktitle="IEEE Symposium on Computational Intelligence for Multimedia, Signal and Vision Processing",
  year="2016",
  pages="1--7",
  publisher="IEEE Computer Society",
  address="Atény",
  doi="10.1109/SSCI.2016.7850045",
  isbn="978-1-5090-4239-5",
  url="http://ieeexplore.ieee.org/document/7850045/"
}
Nahoru