Abstract-I detta arbete behandlar vi gemensam objekt kategori och instans erkännande i samband med RGB-D (djup) kameror. Motiverad av lokal distansundervisning, där en ny vy av ett objekt jämförs med individuella vyer av tidigare sett objekt, definierar vi ett vy-till-objekt-avstånd där en ny vy jämförs med alla vyer av ett tidigare objekt. Detta nya avstånd är baserat på en viktad kombination av funktionsskillnader mellan vyer. Vi visar, genom att gemensamt lära sig perview vikter, att denna åtgärd leder till överlägsen klassificering prestanda på objekt kategori och instans erkännande. Ännu viktigare, det föreslagna avståndet gör att vi kan hitta en gles lösning via grupp-Lasso legalisering, där en liten delmängd av representativa vyer av ett objekt identifieras och används, med resten kasseras. Detta minskar avsevärt beräkningskostnaden utan att äventyra igenkänningsnoggrannheten. Vi utvärderar den föreslagna tekniken, Application Distance Learning (IDL), på RGB-D Object Dataset, som består av 300 objekt instanser i 51 vardagliga kategorier och ca 250.000 vyer av objekt med både RGB färg och djup. Vi jämför IDL empiriskt med flera alternativa state-of-the-art metoder och validerar också användningen av visuella och form ledtrådar och deras kombination.
Författarna föreslog ett integrerat tillvägagångssätt i REF med RGB och djupinformation om ett objekt på kategori- och instansnivå.
Sparse distance learning for object recognition combining RGB and depth information
{'venue': '2011 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'journal': '2011 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}