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Contextual object category recognition for RGB-D scene labeling

Ali, Haider und Shafait, Faisal und Giannakidou, Eirini und Vakali, Athena und Figueroa, Nadia und Varvadoukas, Theodoros und Mavridis, Nikolaos (2014) Contextual object category recognition for RGB-D scene labeling. Robotics and Autonomous Systems, 62 (2), 241 - 256. Elsevier. doi: 10.1016/j.robot.2013.10.001. ISSN 0921-8890.

[img] PDF - Nur DLR-intern zugänglich
2MB

Offizielle URL: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0921889013001929

Kurzfassung

Recent advances in computer vision on the one hand, and imaging technologies on the other hand, have opened up a number of interesting possibilities for robust 3D scene labeling. This paper presents contributions in several directions to improve the state-of-the-art in RGB-D scene labeling. First, we present a novel combination of depth and color features to recognize different object categories in isolation. Then, we use a context model that exploits detection results of other objects in the scene to jointly optimize labels of co-occurring objects in the scene. Finally, we investigate the use of social media mining to develop the context model, and provide an investigation of its convergence. We perform thorough experimentation on both the publicly available RGB-D Dataset from the University of Washington as well as on the {NYU} scene dataset. An analysis of the results shows interesting insights about contextual object category recognition, and its benefits.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/97147/
Dokumentart:Zeitschriftenbeitrag
Titel:Contextual object category recognition for RGB-D scene labeling
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Ali, HaiderNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Shafait, FaisalNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Giannakidou, EiriniNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Vakali, AthenaNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Figueroa, NadiaNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Varvadoukas, TheodorosNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Mavridis, NikolaosNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:1 Februar 2014
Erschienen in:Robotics and Autonomous Systems
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Ja
Band:62
DOI:10.1016/j.robot.2013.10.001
Seitenbereich:241 - 256
Verlag:Elsevier
ISSN:0921-8890
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Object recognition; Contextual modeling; RGB-D scenes; Social media; 3D scene labeling
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)
Hinterlegt von: Ali, Haider
Hinterlegt am:09 Jul 2015 10:25
Letzte Änderung:06 Nov 2023 14:36

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