Abstract-Scene-igenkänning är en mycket värdefull perceptuell förmåga för en inomhusmobil robot, men nuvarande metoder för scenigenkänning innebär en betydande nedgång i prestanda för fallet med inomhusscener. Vi tror att detta kan förklaras av den höga variationen i inomhusmiljöer. Detta understryker behovet av att inkludera semantisk information på hög nivå i erkännandeprocessen. I detta arbete föreslår vi en ny strategi för inomhusscenigenkänning baserad på en generativ probabilistisk hierarkisk modell som använder gemensamma objekt som en mellanliggande semantisk representation. Enligt denna modell använder vi objektklassificerare för att associera låga visuella funktioner till objekt, och samtidigt använder vi kontextuella relationer för att associera objekt till scener. Som ytterligare ett bidrag förbättrar vi prestandan hos dagens toppmoderna kategoriklassningsobjekt genom att inkludera geometrisk information från en 3D-sensor som underlättar införandet av en fokuseringsmekanism inom ett Monte Carlo-provtagningssystem. Vi testar vår strategi med hjälp av verkliga data, visar betydande fördelar med avseende på tidigare state-of-the-art metoder.
Espinace m.fl. REF presenterade ett inomhusscenigenkänningssystem baserat på en generativ probabilistisk hierarkisk modell med hjälp av kontextuella relationer för att associera objekt till scener.
Indoor scene recognition through object detection
{'venue': '2010 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'journal': '2010 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}