Navigation anhand natürlicher Landmarken mit Hilfe der Scale Invariant Feature Transform. Thorsten Jost INF-M2 AW1 Sommersemester
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- Bastian Franz Brahms
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1 Navigation anhand natürlicher Landmarken mit Hilfe der Scale Invariant Feature Transform Thorsten Jost INF-M2 AW1 Sommersemester 2008
2 Agenda Motivation Feature Detection Beispiele Posenbestimmung in Räumen Literatur 2
3 Motivation Bildverarbeitung ist weit verbreitet Industrie Forschung Securety Vermessung Extraktion von Information Teilgebiet: Objekterkennung 3
4 Motivation Aufgaben der Objekterkennung Wiederfinden (Segmentieren) Identifizieren Lage, Orientierung Positionsbestimmung 4
5 Motivation Ansprüche an Objekterkennung Invarianz gegenüber Position, Drehung, Größe Affine und 3D Transformation Verdeckung Rauschen, Helligkeit Geschwindigkeit Echtzeit 5
6 Mögliche Einsatzgebiete Objekterkennung Stitching Motivation Rescue Infotainment Autonome Navigation!... 6
7 Feature Detection Verknüpfung von Bildpunkten in Bildpaaren ` 7
8 Feature Detection Laplace-Pyramide Suche nach markanten Bildpunkten (Keypoints) Berechnung von DoG-Bildern, Difference of Gaussian - - Gauß-Filterung - - DoG-Bilder Ausgangsbild 8
9 Feature Detection Beispiel 9
10 Feature Detection Keypoints sind Pixel mit Maxima/Minima Innerhalb von drei DoG-Ebenen und einer 3x3 Region 26 benachbarte Pixel ca Keypoints (512x512 Image) X 10
11 Feature Detection Charakterisierung der Keypoints erforderlich Durch Gradientenbetrag und richtung Werte werden in Histogramm akkumuliert 36 Behälter ein Behälter 10% des Vollkreises Normierter Gradientenbetrag Belichtungs-Invaranz Der höchste Wert bestimmt die Orientierung des Keypoint Rotations-Invarianz 11
12 Lokale Abbildungs-Beschreibung Funktionsweise ähnlich der von Säugetieren Visueller Cortex Gradienten-Richtungshistogramm SIFT-Key Vektor hat 160 Dimensionen! 8x4x4 + 8x2x2 (2 Oktaven) 12
13 Indizieren und Abgleichen Hohe Komplexität für eine genaue Lösung da hohe Dimension des Feature-Vectors Best-Bin-First Such Algorithmus Hat k-d-baum als Grundlage Hohe Gewichtung der größeren Skalierung Laplace-Pyramide Hough-Transformation bestätigt bestimmte Model-Posen 13
14 Indizieren und Abgleichen Verlässliche Erkennung schon mit drei Features! Jeder Key-Point besitzt vier Parameter 2D Koordinaten, Orientierung, Skalierung Model-Keys beinhalten relative Parameter zum Model- Koordinatensystem 14
15 Beispiele 15
16 Beispiele 16
17 Beispiele 17
18 Posenbestimmung in Räumen Bestimmung anhand von Passmarken Vorgegebene Datenbank Initiale Kalibrierung Notwendig 18
19 Posenbestimmung in Räumen SLAMB = Simultaneous Localization And Map Building Lokalisierung mit SIFT Features Stereo Kamera System Erzeugung von Landmarks Ego-Motion Bestimmung durch Kleinste Quadrate- Minimierung 19
20 Posenbestimmung in Räumen 20
21 Posenbestimmung in Räumen 21
22 Posenbestimmung in Räumen 22
23 Literatur Object Recognition from Local Scale-Invariant Features David G. Lowe (1999) Local Feature View Clustering for 3D Object Recognition David G. Lowe (2001) Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints David G. Lowe (2004) Vision-based Mobile Robot Localization And Mapping using Scale-Invariant Features Stephen Se, David Lowe, Jim Little (2001) Mai Mai Mai
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