TY  - THES
A1  - Fischer Rios, Kevin
T1  - Object Detection and 3D Pose Estimation with Point Pair Features
T1  - Objekterkennung und 3D Posenschätzung mit Punkte-Paare-Eigenschaften
N2  - This thesis explores a 3D object detection and pose estimation approach based on the point pair features method presented by Drost et. al. [Dro+10]. While pose estimation methods have shown good improvements, they still remain a crucial problem on the computer vision field. In this work, we implemented a program that takes point cloud scenes as input and returns the detected object with their estimated pose. The program fully covers an object detection pipeline by processing 3D models during an offline phase, extracting their point pair features and creating a global descriptor out of them. During an online phase, the same features are extracted from a point cloud scene and are matched to the model features. After the voting scheme, potential poses of the object are retrieved. The poses end being clustered together and post-processed to finally deliver a result. The program was tested using simulated and real data. We evaluate these tests and present the final results, by discussing the achieved accuracy of the detections and the estimated poses.
N2  - Diese Bachelorarbeit erforscht eine Methode zur 3D-Objekterkennung und Posenschätzung, basierend auf dem Punkte-Paare-Eigenschaften-Verfahren (PPE) von Drost et. al. [Dro+10]. Die Methoden der Posenschätzung haben sich in den letzten Jahre zwar deutlich verbessert, stellen jedoch weiterhin ein zentrales Problem im Bereich der Computervisualistik dar. Im Rahmen dieser Arbeit wurde ein Programm implementiert, welches Punktewolkenszenen als Ausgangspunkt erhält und daraus eine Objekterkennung und Posenschätzung durchführt. Das Programm deckt alle Schritte eines Objekterkennungsprogramm ab, indem es 3D-Modelle von Objekten verarbeitet, um deren PPE zu extrahieren. Diese Eigenschaften werden gruppiert und in einer Tabelle gespeichert. Anhand des Auswahlverfahrens, bei dem die Übereinstimmung der Eigenschaften überprüft wird, können potenzielle Posen des Objekts ermittelt werden. Die Posen mit der größten Übereinstimmung werden miteinander verglichen, um ähnliche Posen zu gruppieren. Die Gruppen mit der höchsten Übereinstimmung werden erneut überprüft, sodass am Ende nur eine Pose ausgewählt wird. Das Programm wurde anhand von Real– und Simulationsdaten Daten getestet. Die erhaltenen Ergebnisse wurden anschließend analysiert und evaluiert.
Y1  - 2022
UR  - https://kola.opus.hbz-nrw.de/frontdoor/index/index/docId/2360
ER  -