Gebruik van context voor voorwerpherkenning en pose estimatie

Computervisiealgoritmes zijn zeer efficiën t geworden in het detecteren van voorwerpen in afb eeldingen. Tegelijk is er opmerkelijke vooruitgang  geboekt op het vlak van de inschatting van d e omgeving waarin dergelijke voorwerpen voorkomen.  De voorbije tien jaar zijn diverse methodes& nbsp;voorgesteld, gaande van methodes die het uitz icht van het voorwerp modelleren zoals het wo rdt geprojecteerd in een tweedimensionale afb eeldingsruimte, tot methodes die redeneren ov er de fysieke eigenschappen van het voorwerp in ee n driedimensionale ruimte. Die methodes zijn& nbsp;effici ënt gebleken bij het uitvoeren van  praktische taken. Toch is één& nbsp;van de zwakheden van deze methodes dat z e volledig vertrouwen op de intrinsieke  kenmerken zoals dekleur, afmeting en textuur  van die bewuste voorwerpen. Die zwakte komt& nbsp;tot uiting  in moeilijke scenario&r squo;s, veroorzaakt door factoren zoals grote  occlusies tussen voorwerpen, die de gep ercipieerde vorm en afmetingen van& nbsp;voorw erpen beïnvloeden, en ook bij drastische  belichtingswijzigingen, die de manier w aarop de camera de textuur en kleur van& nbsp;voorwerpen percipieert, be ïnvloeden .</p><p>Er zijn bijkomende extrinsieke aanwijzinge n die  in deze omstandigheden hun bijdrage kun nen leveren. Zo hebben bijvoorbeeld bepaalde voorw erpcategorieën de neiging om vakervoor& nbsp;te komen in bepaalde omgevingen dan  ;in andere. Eencomputer tref je bijvoorbeeld  eerder binnenshuis dan buitenshuis aan.  Ook gelden voor natuurlijke en artificiële voorwerpen vaak regels die de config uraties bepalen waarin voorwerpen samen voorkomen.  Zo vliegen vogels bijvoorbeeld in een bepaal de formatie, en zo worden computertoetsenbord en m uis meestal onder het computerscherm aangetroffen.  Deze thesis onderzoekt het potentieel v an die extrinsieke aanwijzingen om een bijdra ge te leveren aan computerherkenningsopdracht en zoals de detectie van voorwerpen en h et inschatten van hun ori ëntatie.</p><p><br / >Contextaanwijzigingen zijn vroeger al gebrui kt bij voorwerpsdetectie. Hier willen we  ;aantonen  dat ze ook kunnen helpen bij de voo rwerporiëntatieschatting.Dat geldt  ;zowel voor omgevingsaanwijzingen (bijvoorbeeld he tgrondvlak) als voor de plaats en de oriënta tie van andere  voorwerpen in de omgeving. Voo rts tonen we aan dat een voorzichtige gevolgt rekking uit voorwerpsverhoudingen de traditionele& nbsp;aanpak verbetert, voor het geval van voorwerp sdetectie. Tot  slot tonen we aan ho e contextaanwijzingen niet alleen verkeerde voorwe rpsdetectie kunnen wegfilteren, maar ook voor werpen kunnen opsporen die in aanvankelijke d etectiestappen over het hoofd werden gez ien.</p></>

Trefwoorden:Image interpretation

Disciplines:Nanotechnologie, Ontwerptheorieën en -methoden

Project type:PhD project