Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "keypoints detection" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Depth-based Descriptor for Matching Keypoints in 3D Scenes
Autorzy:
Matusiak, K.
Skulimowski, P.
Strumillo, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/226051.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
feature matching
keypoints detection
object recognition
depth map
Opis:
Keypoint detection is a basic step in many computer vision algorithms aimed at recognition of objects, automatic navigation and analysis of biomedical images. Successful implementation of higher level image analysis tasks, however, is conditioned by reliable detection of characteristic image local regions termed keypoints. A large number of keypoint detection algorithms has been proposed and verified. In this paper we discuss the most important keypoint detection algorithms. The main part of this work is devoted to description of a keypoint detection algorithm we propose that incorporates depth information computed from stereovision cameras or other depth sensing devices. It is shown that filtering out keypoints that are context dependent, e.g. located at boundaries of objects can improve the matching performance of the keypoints which is the basis for object recognition tasks. This improvement is shown quantitatively by comparing the proposed algorithm to the widely accepted SIFT keypoint detector algorithm. Our study is motivated by a development of a system aimed at aiding the visually impaired in space perception and object identification.
Źródło:
International Journal of Electronics and Telecommunications; 2018, 64, 3; 299-306
2300-1933
Pojawia się w:
International Journal of Electronics and Telecommunications
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Automatic recognition of multiple brands in images on mobile devices
Automatyczne rozpoznawanie wielu marek w obrazach na urządzeniach mobilnych
Autorzy:
Skoczylas, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/88366.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Politechnika Białostocka. Oficyna Wydawnicza Politechniki Białostockiej
Tematy:
keypoints detection
mobile devices
visual shelf monitoring product
cover logo
detekcja punktów kluczowych
urządzenia mobilne
monitoring produktów opakowań
logo rozpoznawanie
Opis:
Visibility of the product on a shelf is an important task of modern marketing principles. Very often companies have agreements with merchants that particular product will be visible and cover defined percentage of the shelf. This trivial task of counting the amount of products or branding logos that are visible within a certain range, is performed manually by an auditor that checks if the agreement is fulfilled. Up till now there does not exist an easy, mobile mechanism that allows to easily capture, recognise and count defined, multiple objects that are visible in the surroundings of the user. Such scenario however, can be achieved using modern mobile phones and their cameras to capture surroundings, and then use their computing power to perform the recognition and counting. For this purpose, feature detectors (such as SIFT, SURF or BRISK) are utilised to create a database of products box images and extracted keypoints are stored. In a new image keypoints are found using the same feature detector, but to avoid problem of multiple identical keypoints, the image is divided and analysed using a sliding window. Keypoints from a window are extracted and are considered as candidates for keypoints that correspond to training images. When enough points are found then perspective transform is calculated. If detected corners are correctly shaped then product is marked with recognised class. In this paper preliminary results of a mobile framework that allows recognition and counting of visible products in surroundings of the user will be presented.
Widoczność produktu na półce jest ważnym zadaniem nowoczesnych zasad marketingu. Bardzo często firmy mają umowy ze sprzedawcami, że konkretny produkt będzie widoczny na półce w określonym procencie w stosunku do innych widocznych produktów. To banalne zadanie sprawdzenia liczby produktów lub widocznych logo marki, jest wykonywane ręcznie przez biegłego rewidenta, który sprawdza, czy warunki umowy są spełnione. Nie istnieje łatwy, mobilny mechanizm pozwalający w prosty sposób policzyć zdefiniowane produkty, które są widoczne w otoczeniu użytkownika. Taki scenariusz może jednak zostać osiągnięty przy użyciu nowoczesnych telefonów komórkowych. Za pomocą kamery można uchwycić obrazy otoczenia, a następnie wykorzystać moc obliczeniową urządzenia mobilnego do wykrywania produktów na obrazach, by finalnie obliczyć ilość widocznych produktów. W tym celu detektory punktów kluczowych w obrazach (np. algorytmy SIFT, SURF lub BRISK) są wykorzystywane do tworzenia bazy danych obrazów produktów, a wyodrębnione deskryptory punktów kluczowych są przechowywane. W nowym obrazie punkty kluczowe znajdowane są przy użyciu tego samego detektora, ale aby uniknąć problem wykrywania wielu identycznych punktów kluczowych, obraz jest podzielony i analizowany stosując przesuwne okno. Punkty kluczowe znajdujące się wewnątrz okna są wyodrębniane i są rozważane jako kandydaci występujące na obrazach treningowych. Przy wystarczającej ilości potwierdzonych punktów obliczane jest przekształcenie perspektywy i jeśli wykryte rogi są prawidłowo ukształtowane to produkt jest oznaczony jako rozpoznany. W tej pracy zostanie zaprezentowany algorytm, który umożliwia w środowisku mobilnym rozpoznawanie oraz liczenie widocznych produktów w otoczeniu użytkownika.
Źródło:
Advances in Computer Science Research; 2013, 10; 81-97
2300-715X
Pojawia się w:
Advances in Computer Science Research
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies