Contribution to Graph-based Manifold Learning with Application to Image Categorization.

122 pLos algoritmos de aprendizaje de variedades basados en grafos (Graph,based manifold) son técnicas que han demostrado ser potentes herramientas para la extracción de características y la reducción de la dimensionalidad en los campos de reconomiento de patrones, visión por computador y aprendizaje automático. Estos algoritmos utilizan información basada en las similitudes de pares de muestras y del grafo ponderado resultante para revelar la estructura geométrica intrínseca de la variedad

Contribution to Graph-based Manifold Learning with Application to Image Categorization.

122 pLos algoritmos de aprendizaje de variedades basados en grafos (Graph,based manifold) son técnicas que han demostrado ser potentes herramientas para la extracción de características y la reducción de la dimensionalidad en los campos de reconomiento de patrones, visión por computador y aprendizaje automático. Estos algoritmos utilizan información basada en las similitudes de pares de muestras y del grafo ponderado resultante para revelar la estructura geométrica intrínseca de la variedad

Rekonstruktion und skalierbare Detektion und Verfolgung von 3D Objekten

The task of detecting objects in images is essential for autonomous systems to categorize, comprehend and eventually navigate or manipulate its environment. Since many applications demand not only detection of objects but also the estimation of their exact poses, 3D CAD models can prove helpful since they provide means for feature extraction and hypothesis refinement. This work, therefore, explores two paths: firstly, we will look into methods to create richly-textured and geometrically accurate models of real-life objects. Using these reconstructions as a basis, we will investigate on how to improve in the domain of 3D object detection and pose estimation, focusing especially on scalability, i.e. the problem of dealing with multiple objects simultaneously.Objekterkennung in Bildern ist für ein autonomes System von entscheidender Bedeutung, um seine Umgebung zu kategorisieren, zu erfassen und schließlich zu navigieren oder zu manipulieren. Da viele Anwendungen nicht nur die Erkennung von Objekten, sondern auch die Schätzung ihrer exakten Positionen erfordern, können sich 3D-CAD-Modelle als hilfreich erweisen, da sie Mittel zur Merkmalsextraktion und Verfeinerung von Hypothesen bereitstellen. In dieser Arbeit werden daher zwei Wege untersucht: Erstens werden wir Methoden untersuchen, um strukturreiche und geometrisch genaue Modelle realer Objekte zu erstellen. Auf der Grundlage dieser Konstruktionen werden wir untersuchen, wie sich der Bereich der 3D-Objekterkennung und der Posenschätzung verbessern lässt, wobei insbesondere die Skalierbarkeit im Vordergrund steht, d.h. das Problem der gleichzeitigen Bearbeitung mehrerer Objekte