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Visual Recognition of Objects with Sparse Texture and Specular Reflectivity

机译:具有稀疏纹理和镜面反射率的对象的视觉识别

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摘要

Appearance-based object recognition with traditionalrn2-D cameras requires the extraction of image features thatrncan be used for classification. Scale Invariant FeaturernTransforms, (SIFT) [1], Speeded Up Robust Features,rn(SURF) [2], and Histograms of Oriented Gradientsrn(HOG) [3] are examples of features that are used forrnclassification in appearance-based object recognitionrnmethods. These features are usually determined from thernlocal image gradient with the result that they requirernsufficient image texture to classify objects robustly.
机译:传统rn2-D相机基于外观的对象识别需要提取可用于分类的图像特征。尺度不变特征变换(SIFT)[1],加速鲁棒特征rn(SURF)[2]和定向梯度直方图(HOG)[3]是在基于外观的对象识别方法中用于分类的特征示例。这些特征通常是根据局部图像梯度确定的,结果是它们需要足够的图像纹理才能对对象进行稳健的分类。

著录项

  • 来源
    《Transactions of the American nuclear society》 |2012年第6期|p.91-94|共4页
  • 作者

    Brian ONeil;

  • 作者单位

    Nuclear Robotics Group, University of Texas at Austin, 1 University Place R9925, Austin, TX, 78752;

  • 收录信息
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
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