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Probabilistic object recognition using extended implicit shape models

  • Object recognition is a well-investigated area in image-based computer vision and several methods have been developed. Approaches based on Implicit Shape Models have recently become popular for recognizing objects in 2D images, which separate objects into fundamental visual object parts and spatial relationships between the individual parts. This knowledge is then used to identify unknown object instances. However, since the emergence of aσordable depth cameras like Microsoft Kinect, recognizing unknown objects in 3D point clouds has become an increasingly important task. In the context of indoor robot vision, an algorithm is developed that extends existing methods based on Implicit Shape Model approaches to the task of 3D object recognition.
  • Objekterkennung ist ein gut erforschtes Gebiet bei bildbasiertem Rechnersehenrnund eine Vielzahl an Methoden wurden entwickelt. In letzter Zeit haben sich dabei Ansätze verbreitet, die auf dem Implicit Shape Model-Konzept basieren. Dabei werden Objekte zunächst in grundlegende visuelle Bestandteile aufgetrennt, die um örtliche Informationen erweitert werden. Das so generierte Objektmodell wird dann in der Objekterkennung genutzt, um unbekannte Objekte zu erkennen. Seit dem Aufkommen von erschwinglichen Tiefenkameras wie der Microsoft Kinect wurde jedoch die Objekterkennung mittels 3D-Punktwolken von zunehmender Bedeutung. Im Rahmen des Robotersehens in Innenräumen wird ein Verfahren entwickelt, welches auf vorhandenen Ansätze aufbaut und damit die Implicit Shape Model basierte Objekterkennung für die Verarbeitung von 3D-Punktwolken erweitert.

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Metadaten
Verfasserangaben:Norman Link
URN:urn:nbn:de:kola-8185
Betreuer:Viktor Seib
Dokumentart:Masterarbeit
Sprache:Englisch
Datum der Fertigstellung:02.04.2014
Datum der Veröffentlichung:02.04.2014
Veröffentlichende Institution:Universität Koblenz-Landau, Campus Koblenz, Universitätsbibliothek
Titel verleihende Institution:Universität Koblenz, Fachbereich 4
Datum der Freischaltung:02.04.2014
Seitenzahl:131 Seiten
Institute:Fachbereich 4 / Institut für Computervisualistik
DDC-Klassifikation:0 Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke / 00 Informatik, Wissen, Systeme / 004 Datenverarbeitung; Informatik
Lizenz (Deutsch):License LogoEs gilt das deutsche Urheberrecht: § 53 UrhG