Abstract-Att kunna identifiera och lokalisera objekt är ett viktigt krav för olika humanoid robot applikationer. I detta dokument presenterar vi en metod som använder PCA-SIFT i kombination med ett klusterröstsystem för att uppnå detektering och lokalisering av flera objekt i realtid videodata. Vår strategi ger robusthet mot begränsningar som är vanliga för humanoida synsystem såsom perspektivförändringar, partiell ocklusion, och rörelse suddig. Vi analyserar och utvärderar vår metods prestanda i två konkreta humanoidtestscenarier. Jag. INTRODUCTION SIFT (Scale Invariant Feature Transform) har visat sig vara en effektiv deskriptor för traditionella objektigenkänningsprogram i statiska bilder. I detta dokument föreslår och utvärderar vi en metod som använder PCA-SIFT [1] i kombination med ett klusterröstsystem för att uppnå detektering och lokalisering av flera objekt i videofilmer eftersom det vanligtvis samlas in av en humanoid robots visionsystem. En vanlig begränsning av humanoid vision är förekomsten av frekventa perspektiv förändringar och rörelse suddig som ofta orsakas av robotens vandringsrörelser. Vår strategi försöker minimera effekterna av dessa problem samtidigt som den fortfarande är tillämplig som en realtidsalgoritm. En flödesdiagram över vårt tillvägagångssätt visas i figur 1 a. Först spelas en träningsvideo in genom att man observerar föremålet ur olika perspektiv. PCA-SIFT-nyckelpunkter genereras sedan för varje videoram. Det bör betonas att vi genom utbildning på en hel videosekvens kan fånga intryck av objektet från ett kontinuerligt spektrum av poser, och under olika konfigurationer av belysning och videobuller. Detta gör att vi kan få en mer fullständig representation av objektet i PCA-SIFT utrymme jämfört med utbildning från mycket få stillbilder. Tangentpunktsgenereringssteget följs av ett manuellt anteckningssteg som gör det möjligt för användaren att uppskatta gränsen och positionen för det relevanta objektet i videon. Alla nyckelpunkter som ligger utanför den hand annoterade gränsen avvisas. Annoteringssteget används dessutom för att bestämma varje nyckelpunkts relativa placering mot det kommenterade objektets centrum. Alla funktioner som behålls bygger den inledande träningsdatauppsättningen. Datasetet efterbehandlas sedan av en klusteralgoritm för att komprimera dess totala storlek. Under igenkänningsfasen genererar vi återigen PCA-SIFT-nyckelpunkter för varje inkommande videoram. En närmaste grannsökning utförs på träningsdatauppsättningen för varje PCA-SIFT-nyckelpunkt samtidigt som en maximal avståndströskel upprätthålls.
Stefan och Manuela föreslog och utvärderade en metod som använde PCA-SIFT i kombination med ett klusterröstsystem med rimlig prestanda REF.
Detection and Localization of Multiple Objects
{'venue': '2006 6th IEEE-RAS International Conference on Humanoid Robots', 'journal': '2006 6th IEEE-RAS International Conference on Humanoid Robots', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}