Vi föreslår ett nytt tillvägagångssätt för att upptäcka låg texturerade planar objekt och uppskatta deras 3D pose. Standard matchning och pose uppskattning tekniker beror ofta på textur och funktionspunkter. De misslyckas när det inte finns någon eller bara lite textur tillgänglig. Edge-baserade metoder kan oftast hantera dessa begränsningar men är långsamma i praktiken när de måste söka sex grader av frihet. Vi övervinner dessa problem genom att införa Distance Transform Mallar, som genereras genom att tillämpa distansen omvandla till standard kantbaserade mallar. Vi får robusthet mot perspektivomvandlingar genom att träna en klassificering för olika mallposer. Dessutom inlärs rumsliga samband mellan flera konturer på mallen och används senare för extraordinär borttagning. Vid körtiden, klassificeraren ger identiteten och en grov 3D pose av distanstransformmallen, som ytterligare förfinas av en modifierad mall matchande algoritm som också bygger på distanstransform. Vi utvärderar kvalitativt och kvantitativt vår strategi för syntetiska och verkliga exempel och visar robust realtidsprestanda.
Den methof av REF är också baserad på distanstransform; men det är invariant att skala förändringar och robust nog mot plana perspektiv snedvridningar för att göra realtidsmatchning.
Distance transform templates for object detection and pose estimation
{'venue': '2009 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2009 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}