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On the use of the tree structure of depth levels for comparing 3D object views

Bracci, Fabio und Hillenbrand, Ulrich und Marton, Zoltan-Csaba und Wilkinson, Michael H. F. (2017) On the use of the tree structure of depth levels for comparing 3D object views. In: Computer Analysis of Images and Patterns, CAIP 2017, Pt I, 10424, Seiten 251-263. Springer. International Conference on Computer Analysis of Images and Patterns 2017, 2017-08-22 - 2017-08-24, Ystad, Schweden. doi: 10.1007/978-3-319-64689-3_21.

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Kurzfassung

Today the simple availability of 3D sensory data, the evolution of 3D representations, and their application to object recognition and scene analysis tasks promise to improve autonomy and flexibility of robots in several domains. However, there has been little research into what can be gained through the explicit inclusion of the structural relations between parts of objects when quantifying similarity of their shape, and hence for shape-based object category recognition. We propose a Mathematical Morphology inspired hierarchical decomposition of 3D object views into peak components at evenly spaced depth levels, casting the 3D shape similarity problem to a tree of more elementary similarity problems. The matching of these trees of peak components is here compared to matching the individual components through optimal and greedy assignment in a simple feature space, trying to find the maximum-weight-maximal-match assignments. The matching thus achieved provides a metric of total shape similarity between object views. The three matching strategies are evaluated and compared through the category recognition accuracy on objects from a public set of 3D models. It turns out that all three methods yield similar accuracy on the simple features we used, while the greedy method is fastest.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/116791/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Poster)
Titel:On the use of the tree structure of depth levels for comparing 3D object views
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Bracci, FabioFabio.Bracci (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Hillenbrand, UlrichUlrich.Hillenbrand (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Marton, Zoltan-CsabaZoltan.Marton (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-3035-493XNICHT SPEZIFIZIERT
Wilkinson, Michael H. F.Johann Bernoulli Institute for Mathematics and Computer Science, University of GroningenNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:2017
Erschienen in:Computer Analysis of Images and Patterns, CAIP 2017, Pt I
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
Band:10424
DOI:10.1007/978-3-319-64689-3_21
Seitenbereich:Seiten 251-263
Verlag:Springer
Name der Reihe:Lecture Notes in Computer Science
Status:veröffentlicht
Stichwörter:3D shape similarity, tree matching, mathematical morphology, object recognition, scene analysis
Veranstaltungstitel:International Conference on Computer Analysis of Images and Patterns 2017
Veranstaltungsort:Ystad, Schweden
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:22 August 2017
Veranstaltungsende:24 August 2017
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Technik für Raumfahrtsysteme
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R SY - Technik für Raumfahrtsysteme
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Vorhaben Multisensorielle Weltmodellierung (alt)
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Robotik und Mechatronik (ab 2013) > Perzeption und Kognition
Hinterlegt von: Hillenbrand, Ulrich
Hinterlegt am:08 Dez 2017 08:29
Letzte Änderung:04 Jun 2024 13:33

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