Abstract-Vi presenterar en metod för detektering av 3D-objekt i realtid som inte kräver ett tidskrävande träningsstadium och som kan hantera otexturerade föremål. Kärnan i vår strategi är en ny bildrepresentation för mallmatchning utformad för att vara robust mot små bildtransformationer. Denna robusthet är baserad på spridning av bildgradientorienteringar och tillåter oss att testa endast en liten delmängd av alla möjliga pixelplatser vid tolkning av bilden, och att representera ett 3D-objekt med en begränsad uppsättning mallar. Dessutom visar vi att om en tät djupsensor finns tillgänglig kan vi utöka vår strategi för en ännu bättre prestanda även med hänsyn till 3D-ytans normala orienteringar. Vi visar hur man kan dra nytta av arkitekturen hos moderna datorer för att bygga en effektiv men mycket diskriminerande representation av de indatabilder som kan användas för att överväga tusentals mallar i realtid. Vi demonstrerar i många experiment på verkliga data att vår metod är mycket snabbare och mer robust när det gäller bakgrundsmassa än nuvarande state-of-the-art metoder.
Histerstoisser m.fl. REF presenterade en mallmatchningsmetod för detektion av texturlösa objekt.
Gradient Response Maps for Real-Time Detection of Textureless Objects
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}