Problemet med att använda bilder av objekt fångas under idealiska bildförhållanden (här kallas in vitro) för att känna igen objekt i naturliga miljöer (in situ) är ett framväxande område av intresse för datorseende och mönsterigenkänning. Exempel på uppgifter i denna riktning är hjälpmedel för synsystem för blinda och objektigenkänning för mobila robotar; spridningen av bilddatabaser på webben kommer att leda till fler exempel inom en snar framtid. Trots dess betydelse finns det fortfarande ett behov av en fritt tillgänglig databas för att underlätta studier av denna typ av utbildning/testdikotomi. I detta arbete är ett av våra bidrag en ny multimediadatabas med 120 livsmedelsprodukter, GroZi-120. För varje produkt finns två olika inspelningar tillgängliga: in vitro-bilder hämtade från webben och in situ-bilder hämtade från videokamera som samlats in i en livsmedelsbutik. Som ytterligare ett bidrag presenterar vi resultaten av att tillämpa tre vanligt använda objektigenkänning / detektion algoritmer (färg histogram matchning, SIFT matchning, och förstärkt Haar-liknande funktioner) till datasetet. Slutligen analyserar vi framgångarna och misslyckandena med dessa algoritmer mot produkttyp och bildförhållanden, både när det gäller igenkänningsgrad och lokaliseringsnoggrannhet, för att föreslå vägar framåt för ytterligare forskning inom detta område.
• Grozi-120 REF är en datauppsättning som föreslås för livsmedelsigenkänning i naturlig miljö.
Recognizing Groceries in situ Using in vitro Training Data
{'venue': '2007 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2007 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}