GET-Forschungsseminar Abstracts

Verwendung binärer Merkmalsvektoren zur Erstellung ansichtenbasierter Objektrepräsentationen

Christian Daube, GET Lab

13.07.2016, 16:30, P 1.4.17

Zusammenfassung:

Im Rahmen dieser Bachelorarbeit wurde ein Verfahren zur Erstellung ansichtenbasierter Objektrepräsentationen auf Basis binärer Merkmalsvektoren entwickelt und erprobt. Im Gegensatz zu konventionellen Merkmalsvektoren mit Gleitkommazahlen bieten binäre Merkmalsvektoren den Vorteil, dass sie einen geringeren Speicherbedarf benötigen und eine schnellere Zuordnung korrespondierender Merkmalsvektoren vorgenommen werden kann. Zunächst werden aktuelle Algorithmen zur Detektion von Interest Points und zur Bestimmung von zugehörigen binären Merkmalsvektoren gegenübergestellt. Die Gegenüberstellung bezieht sich insbesondere auf die Robustheit gegenüber Veränderungen der Objekt- beziehungsweise der Kameraposition, der Geschwindigkeit der Detektion der Interest Points und der Berechnung der Merkmalsvektoren. In einem weiteren Schritt wird ein Verfahren ausgewählt und implementiert, welches basierend auf den Interest Points und den zugehörigen Merkmalsvektoren eine Objektrepräsentation erstellt. Hierzu soll ein Objekt möglichst lange innerhalb von Bildsequenzen verfolgt werden. Zur Erstellung einer initialen Objektrepräsentation werden mehrere zufällige Ansichten des Objektes verwendet.