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Object recognition: solution of the simultaneous pose and correspondence problem
The use of hypothesis verification is recurrent in the model-based recognition literature. Verification consists in
measuring how many model features transformed by a pose coincide with some image features. When data
involved in the computation of the pose are noisy, the pose is inaccurate and difficult to verify, especially when the
objects are partially occluded. To address this problem, the noise in image features is modeled by a Gaussian distribution.
A probabilistic framework allows the evaluation of the probability of a matching, knowing that the pose
belongs to a rectangular volume of the pose space. It involves quadratic programming, if the transformation is
affine. This matching probability is used in an algorithm computing the best pose. It consists in a recursive multi
resolution exploration of the pose space, discarding outliers in the match data while the search is progressing.
Numerous experimental results are described. They consist of 2D and 3D recognition experiments using the proposed
algorithm.Nous nous intéressons à la reconnaissance d'objets volumiques par mise en correspondance d'indices visuels. Nous supposons que les objets à reconnaître sont représentés à l'aide de modèles tridimensionnels, composés d'indices visuels. Reconnaître un objet signifie, dans ce cas, mettre en correspondance les indices du modèle de cet objet avec des indices extraits de l'image, de manière à ce que ces derniers puissent s'expliquer comme une transformation géométrique des indices du modèle. La recherche de la pose (valeur des paramètres de la transformation alignant le modèle sur l'image) et la recherche des correspondances sont ici traitées simultanément. Cela constitue l'originalité et la force de la méthode que nous proposons. Nous présentons de nombreux résultats expérimentaux illustrant l'utilisation de notre approche pour la reconnaissance d'objets
The role of saliencey and error propagation in visual object recognition
Thesis (Ph. D.)--Massachusetts Institute of Technology, Dept. of Civil and Environmental Engineering, 1995.Includes bibliographical references (p. 162-171).by Tao Daniel Alter.Ph.D