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A Sparse Gaussian Approach to Region-Based 6DoF Object Tracking

Stoiber, Manuel und Pfanne, Martin und Strobl, Klaus und Triebel, Rudolph und Albu-Schäffer, Alin Olimpiu (2020) A Sparse Gaussian Approach to Region-Based 6DoF Object Tracking. In: 15th Asian Conference on Computer Vision, ACCV 2020, 12623, Seiten 666-682. Springer Nature Switzerland. 15th Asian Conference on Computer Vision, ACCV 2020, 2020-11-30 - 2020-12-04, Kyoto, Japan. doi: 10.1007/978-3-030-69532-3_40. ISBN 978-303069531-6. ISSN 0302-9743.

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Kurzfassung

We propose a novel, highly efficient sparse approach to region-based 6DoF object tracking that requires only a monocular RGB camera and the 3D object model. The key contribution of our work is a probabilistic model that considers image information sparsely along correspondence lines. For the implementation, we provide a highly efficient discrete scale-space formulation. In addition, we derive a novel mathematical proof that shows that our proposed likelihood function follows a Gaussian distribution. Based on this information, we develop robust approximations for the derivatives of the log-likelihood that are used in a regularized Newton optimization. In multiple experiments, we show that our approach outperforms state-of-the-art region-based methods in terms of tracking success while being about one order of magnitude faster. The source code of our tracker is publicly available.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/139320/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Zusätzliche Informationen:Best paper award.
Titel:A Sparse Gaussian Approach to Region-Based 6DoF Object Tracking
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Stoiber, ManuelManuel.Stoiber (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-0762-9288NICHT SPEZIFIZIERT
Pfanne, Martinmartin.pfanne (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-2076-4772NICHT SPEZIFIZIERT
Strobl, KlausKlaus.Strobl (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0001-8123-0606139008461
Triebel, Rudolphrudolph.triebel (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-7975-036XNICHT SPEZIFIZIERT
Albu-Schäffer, Alin OlimpiuAlin.Albu-Schaeffer (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0001-5343-9074142115844
Datum:Dezember 2020
Erschienen in:15th Asian Conference on Computer Vision, ACCV 2020
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Nein
Band:12623
DOI:10.1007/978-3-030-69532-3_40
Seitenbereich:Seiten 666-682
Verlag:Springer Nature Switzerland
Name der Reihe:Lecture Notes in Computer Science (LNCS)
ISSN:0302-9743
ISBN:978-303069531-6
Status:veröffentlicht
Stichwörter:6DoF Object Tracking, Pose estimation, Region-based, Sparse, Gaussian, Real-time, Newton optimization, Probabilistic, Monocular
Veranstaltungstitel:15th Asian Conference on Computer Vision, ACCV 2020
Veranstaltungsort:Kyoto, Japan
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:30 November 2020
Veranstaltungsende:4 Dezember 2020
Veranstalter :Asian Federation of Computer Vision
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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)
Hinterlegt von: Stoiber, Manuel
Hinterlegt am:08 Dez 2020 14:51
Letzte Änderung:24 Apr 2024 20:40

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