Abstract-state-of-the-art metoder har nyligen uppnått imponerande prestanda för att känna igen de objekt som finns i stora databaser av församlade bilder. Det har varit mycket mindre fokus på att bygga förkroppsligade system som känner igen objekt som finns i den verkliga världen. Detta dokument beskriver ett intelligent system som försöker utföra robust objektigenkänning i ett realistiskt scenario, där en mobil robot som rör sig genom en miljö måste använda de bilder som samlats in från kameran direkt för att känna igen objekt. För att göra ett lyckat erkännande i detta scenario har vi valt en kombination av tekniker som inkluderar ett perifert bildsystem, ett uppmärksamhetssystem som kombinerar bottom-up visuell styrka med struktur från stereo, samt en lokaliserings- och kartteknik. Resultatet är ett mycket kompetent objektigenkänningssystem som lätt kan tränas att lokalisera objekt av intresse i en viss region, och därefter bygga en rumslig-semantisk karta över regionen. Denna förmåga har demonstrerats under den semantiska robotvisionsutmaningen och illustreras ytterligare med experimentella resultat.
Nyfiken George REF kunde använda visuell uppmärksamhet lokalisera objekt av intresse i en miljö.
Curious george: An attentive semantic robot
{'venue': 'in IROS 2007 Workshop: From', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}