Modellbasiertes Suchen von Objekten

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Transkript:

Modellbasiertes Suchen von Objekten Anwendung 1 Vortrag HAW-Hamburg Betreuende Professoren Hosnia Najem Kai von Luck Gunter Klemke

Agenda Welches Projekt? Motivation Szenario Technologische Anforderungen Zusammenfassung Ausblick 2

HAW-Labor Living Place 3

HAW-Labor Living Place Sensoren Systeme Usw. Intelligent Home Audio Systeme Kamera Touch- Displays Resolution: HD 1280x720P Tri-Mode Camera (MPG4-1/MPEG4-2/M-Jpeg ) Watchdog / Event log design SD Memory Storage Quelle: http://www.informatik.hawhamburg.de/uploads/media/aw_3dbv_v02.pdf 4

Motivation Dem Raum Augen verschaffen Quelle: http://www.sposoma.ch/bild-auge.jpg 5

Szenario Living Place Kai ist in seiner Wohnung auf der Suche nach: WIESO SELBER SUCHEN? 6

Technologische Anforderung Objektsuche Objektmodell erstellen Objekterkennung Objekt im Raum wiederfinden Positionsbestimmung Objekt anzeigen 14. November 2009 AW1 Vortrag Hosnia Najem 7

Technologische Anforderung Objektsuche Objektmodell erstellen Objekterkennung Objekt im Raum wiederfinden SIFT Positionsbestimmung Objekt anzeigen CityGML 8

Objektsuche Scale Invariant Feature Transformation Eigenschaften Invariant gegenüber Skalierung, Translation, Rotation Robuste Wiedererkennung auch bei Veränderung der Umgebung Wiedererkennung bei Teilverdeckung 9

SIFT Funktion Difference of Gaussian (DOG) Pyramide Extremasuche im DOG Bildern Quelle: http://www.cs.ubc.ca/~lowe/papers/iccv99.pdf ; 10

Gaußpyramide 14. November 2009 AW1 Vortrag Hosnia Najem Quelle: Hosnia Najem Bachelorarbeit Haw-Hamburg November 2008 11

SIFT Funktion Invarianter markanter Punkt durch 128- dimensionalen Merkmalsvektor Quelle: Hosnia Najem Bachelorarbeit Haw-Hamburg November 2008 128D Vektor =4 x4 Pixel x 8 Gradientenrichtung 14. November 2009 AW1 Vortrag Hosnia Najem 12

SIFT- Korrespondenzen Korrespondenzen markanter Punkte Quelle: Hosnia Najem Bachelorarbeit Haw-Hamburg November 2008 13

SIFT Matching Keypoint Objektmodelle SIFT-Matchings-Keys Quelle: http://www.cs.ubc.ca/~lowe/papers/iccv99.pdf 14

Positionsbestimmung in Räumen Kameramodell Abbildung eines Raumpunktes: X (x,y,z) auf den Bildpunkt Xc(x,y) Quelle: http://www.informatik.haw-hamburg.de/uploads/media/aw_3dbv_v02.pdf 14. November 2009 AW1 Vortrag Hosnia Najem 15

Positionsbestimmung in Räumen Kamera Kalibrierung Kamera Abstände Kamera Ausrichtungen Position, Lage Kameraparameter bestimmen Extrinsische Orientierung Intrinsische Orientierung 13 Kameraparameter Quelle: http://www.informatik.haw-hamburg.de/uploads/media/aw_3dbv_v01.pdf 14. November 2009 AW1 Vortrag Hosnia Najem 16

Positionsbestimmung in Räumen Wie bildet eine Kamera Raumpunkte ab? Quelle: http://www.informatik.haw-hamburg.de/uploads/media/aw_3dbv_v01.pdf 17

Fazit SIFT hat Objekt erkannt Kameras liefern 3D Koordinaten im Raum, aber Wo ist der Schuh im Raum? Ziel: Der Schuh liegt neben dem Telefon. Voraussetzung: Alle Objekte im Raum sind bekannt Software: Gibt mir Information welche anderen Objekte im Raum liegen 18

Raum Modell City Geography Markup Language (CityGML) Geometrische Modellierung des Raumes 3D Darstellung des Raumes Level Of Detail 0-4 LOD 4 : Darstellung von Innenräumen, Texturen usw. Wo wird es bis jetzt eingesetzt? Als Landkarten zur Navigation 14. November 2009 AW1 Vortrag Hosnia Najem 19

CityGML Quelle: http://users.informatik.haw-hamburg.de/~ubicomp/arbeiten/master/schuman.pdf 14. November 2009 AW1 Vortrag Hosnia Najem 20

CityGML IFC Explorer Quelle: http://www.ifcwiki.org/index.php/ifcexplorer_citygml_-_ifc_converter 21

Zusammenfassung ZIEL : Der Schuh liegt neben dem Telefon. SIFT-Featur-Keys Gesuchtes Objekt Schuhe Objekte im Raum Telefon, Teddy,usw. Kamera Position und 3D Modell des Objektes im Raum CityGML Raummodell 22

Ausblick Anzeigen Objekt auf einem Display Spracherkennung mit Kamera verbinden Das gesuchte Objekt ansagen! Kamera mit den Sensoren verbinden: Putzfrau nach einer Party anfordern 23

Literatur DAVID G. LOWE: http://people.cs.ubc.ca/~lowe/ EMAIL: lowe@cs.ubc.ca DAVID G. LOWE: BETTER MATCHING WITH FEWER FEATURES: THE SELECTION OF USEFUL FEATURES IN LARGE DATABASE RECOGNITION PROBLEMS, PANU TURCOT AND DAVID G. LOWE, UNIVERSITY OF BRITISH COLUMBIA VANCOUVER, CANADA PJTURCOT, http://www.cs.ubc.ca/~lowe/papers/09turcot.pdf DAVID G. LOWE: OBJECT RECOGNITION FROM LOCAL SCALE-INVARIANT FEATURES: http://www.cs.ubc.ca/~lowe/papers/iccv99.pdf DAVID G. LOWE: OBJECT RECOGNITION FROM LOCAL SCALE-INVARIANT FEATURES http://www.cs.ubc.ca/~lowe/papers/iccv99.pdf DAVID G. LOWE: DISTINCTIVE IMAGE FEATURES FROM SCALE-INVARIANT KEYPOINTS http://www.cs.ubc.ca/~lowe/papers/ijcv04.pdf HOSNIA NAJEM: REALISIERUNG EINER BIBLIOTHEK FÜR DIE SCHNELLE OBJEKTVERFOLGUNG UND OBJEKTERKENNUNG IN BILDSEQUENZEN ;BACHELORARBEIT HAW-HAMBURG NOVEMBER 2009 CHRISTIAN STRAHL : OBJEKTERKENNUNG MITTELS SCALE INVARIANT FEATURE TRANSFORM ; HAW-HAMBURG:MASTER 2008 AW-VORTRAG http://users.informatik.haw-hamburg.de/~ubicomp/projekte/master2008/strahl/folien.pdf 24

Literatur THORSTEN JOST: NAVIGATION ANHAND NATÜRLICHER LANDMARKEN MIT HILFE DER SCALE INVARIANT FEATURE TRANSFORM ; HAW-HAMBURG:MASTER 2008 ANWENDUG-VORTRAG http://users.informatik.haw-hamburg.de/~ubicomp/projekte/master2008/jost/folien.pdf ALEWTINA SCHUMAN: EIN EINFACH BENUTZBARES MOBILES NAVIGATIONSSYSTEM FÜR FUßGÄNGER (2008) MASTERARBEIT HAW-HAMBURG 2008; http://users.informatik.haw-hamburg.de/~ubicomp/arbeiten/master/schuman.pdf ANDREAS MEISEL:VORLESUNG: ANWENDUNGEN 2 HAW-HAMBURG 2009 http://www.informatik.haw-hamburg.de/meisel.html http://www.informatik.haw-hamburg.de/uploads/media/aw_3dbv_v01.pdf http://www.informatik.haw-hamburg.de/uploads/media/aw_3dbv_v02.pdf HELMUT-SCHMIDT-UNIVERSITÄT UNIVERSITÄT DER BUNDESWEHR HAMBURG :ALLGEMEINE NACHRICHTENTECHNIK: http://www.hsu-hh.de/ant/index_micwnhgam7qmwosf.html 25

Literatur IFC - VIRTUAL REALITY :http://www.iai.fzk.de/www-extern/index.php?id=1125&l=0 CITYGML: http://www.citygml.org/ GEO-INFORMATIONSSYSTEME: http://iai-typo3.iai.fzk.de/www-extern/index.php?id=219&l=0 IFCEXPLORER_CITYGML_-_IFC_CONVERTER: http://www.ifcwiki.org/index.php/ifcexplorer_citygml_-_ifc_converter KIT UNIVERSITÄT DES LANDES BADEN-WÜRTTEMBERG UND NATIONALES FORSCHUNGSZENTRUM IN DER HELMHOLTZ-GEMEINSCHAFT INSTITUT FÜR ANGEWANDTE INFORMATIK: Http://www.iai.fzk.de/www-extern/index.php?id=1570&L=0 14. November 2009 AW1 Vortrag Hosnia Najem 26

Vielen Dank für die Aufmerksamkeit! 27