3D OBJECT RECOGNITION USING OCTREE MODEL AND FAST SEARCH ALGORITHM
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27240%2F10%3A86075421" target="_blank" >RIV/61989100:27240/10:86075421 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
3D OBJECT RECOGNITION USING OCTREE MODEL AND FAST SEARCH ALGORITHM
Popis výsledku v původním jazyce
This paper presents a new approach to 3D object recognition by using an Octree model library (OML) I, II and fast search algorithm. The fast search algorithm is used for finding the 4 pairs of feature points to estimate the viewing direction uses on effective two level database. The method is based on matching the object contour to the reference occluded shapes of 49, 118 viewing directions. The initially bestmatched viewing direction is calibrated by searching for the 4 pairs of feature points betweenthe input image and the image projected along the estimated viewing direction. At this point, the input shape is recognized by matching it to the projected shape. The computational complexity of the proposed method is shown to be O(n(2)) in the worst case, and that of the simple combinatorial method of O(m(4), n(2)) where n and m denote the number of feature points of the 3D model object and the 2D object, respectively.
Název v anglickém jazyce
3D OBJECT RECOGNITION USING OCTREE MODEL AND FAST SEARCH ALGORITHM
Popis výsledku anglicky
This paper presents a new approach to 3D object recognition by using an Octree model library (OML) I, II and fast search algorithm. The fast search algorithm is used for finding the 4 pairs of feature points to estimate the viewing direction uses on effective two level database. The method is based on matching the object contour to the reference occluded shapes of 49, 118 viewing directions. The initially bestmatched viewing direction is calibrated by searching for the 4 pairs of feature points betweenthe input image and the image projected along the estimated viewing direction. At this point, the input shape is recognized by matching it to the projected shape. The computational complexity of the proposed method is shown to be O(n(2)) in the worst case, and that of the simple combinatorial method of O(m(4), n(2)) where n and m denote the number of feature points of the 3D model object and the 2D object, respectively.
Klasifikace
Druh
J<sub>x</sub> - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)
CEP obor
IN - Informatika
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
S - Specificky vyzkum na vysokych skolach
Ostatní
Rok uplatnění
2010
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název periodika
NEURAL NETWORK WORLD
ISSN
1210-0552
e-ISSN
—
Svazek periodika
20
Číslo periodika v rámci svazku
3
Stát vydavatele periodika
CZ - Česká republika
Počet stran výsledku
11
Strana od-do
—
Kód UT WoS článku
000280426100007
EID výsledku v databázi Scopus
—