Abstrakt. Många tillämpningar av 3D-objektigenkänning, såsom augmented reality eller robotic manipulering, kräver en korrekt lösning för 3D-pose av de erkända objekten. Detta uppnås bäst genom att bygga en metriskt exakt 3D-modell av objektet och alla dess funktioner platser, och sedan montera denna modell till funktioner som upptäcks i nya bilder. I detta kapitel beskriver vi ett system för att konstruera 3D metriska modeller från flera bilder tagna med en okalibrerad handhållen kamera, känna igen dessa modeller i nya bilder, och exakt lösa för objektpose. Detta visas i ett förstärkt verklighetsprogram där objekt måste kännas igen, spåras och läggas på nya bilder tagna ur godtyckliga synvinklar utan märkbar jitter. Detta tillvägagångssätt ger inte bara för korrekt pose, men också gör det möjligt att integrera funktioner från flera utbildningsbilder i en enda modell som ger mer tillförlitlig igenkänning 1.
I REF beskrivs ett system baserat på SIFT-funktioner för att känna igen inlärda modeller i nya bilder och lösa deras pose.
What and Where: 3D Object Recognition with Accurate Pose
{'venue': 'Toward Category-Level Object Recognition', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}