Sammanfattning I detta dokument föreslår vi ett nytt synsätt i realtid som innebär erkännande och interpolering. Pose-igenkänning är särskilt användbar för att identifiera kameravyer i databaser, videosekvenser, videoströmmar och liveinspelningar. Alla dessa program kräver en snabb pose erkännande process, i många fall video i realtid. Det bör dessutom vara möjligt att utvidga databasen med nytt material, dvs. att uppdatera systemet för erkännande online. Den metod som vi föreslår bygger på P-kanaler, en speciell typ av information representation som kombinerar fördelar med histogram och lokala linjära modeller. Vårt tillvägagångssätt motiveras av dess likhet med informationsrepresentationen i biologiska system, men dess främsta fördel är dess robusthet mot vanliga förvrängningar såsom skräp och ocklusion. igenkänningsalgoritmen består av tre steg: (1) bildfunktioner på låg nivå för färg och lokal orientering extraheras i varje punkt av bilden; (2) dessa funktioner kodas in i P-kanaler genom att kombinera liknande funktioner inom lokala bildregioner; (3) frågan P-kanaler jämförs med en uppsättning prototyp P-kanaler i en databas med hjälp av en minst Scares strategi. Algoritmen tillämpas i två scen registrering experiment med fisheye kamera data, en för pose interpolation från syntetiska bilder och en för att hitta närmaste vy i en uppsättning riktiga bilder. Metoden jämför fördelaktig med SIFT-baserade metoder, särskilt när det gäller interpolering. Metoden kan användas för att initiera pose-tracking system, antingen när spårningen startas eller när spårningen har misslyckats och systemet behöver startas om. På grund av sin realtidsprestanda kan metoden också inbäddas direkt i spårningssystemet, vilket gör det möjligt för en sensorfusionsenhet att välja dynamiskt mellan frame-by-frame-spårningen och pose-igenkänningen.
Realtidsvybaserad pose igenkänning och interpolering baserad på P-kanaler föreslogs av REF.
Real-time view-based pose recognition and interpolation for tracking initialization
{'venue': 'Journal of Real-Time Image Processing', 'journal': 'Journal of Real-Time Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}