Αναγνώριση Αντικειμένων Με Χρήση Εικόνων Βάθους Σε Παραμορφώσιμα Μοντέλα

Abstract

Στη παρούσα διπλωματική εργασία εξερευνήσαμε την εργασία της ανίχνευσης αντικειμένων με χρήση RGB+Depth(RGBD) εικόνων, ενώ προτείνουμε πέντε βελτιώσεις στο σύστημα Deformable Part Models(DPM). Η συμβολή μας διαχωρίζεται σε δυο κατηγορίες: σε επίπεδο γεωμετρίας και σε επίπεδο χαρακτηριστικών. Σε επίπεδο γεωμετρίας: (i) πετύχαμε αύξηση των δεδομένων εκπαίδευσης με μια γεωμετρική τεχνική $rendering$, (ii) επαυξήσαμε το pairwise term ώστε να περιλαμβάνει πληροφορίες βάθους, (iii) πετύχαμε καλύτερη αρχικοποίηση των διαφορετικών ομάδων δεδομένων εκπαίδευσης. Σε επίπεδο χαρακτηριστικών πετύχαμε: (i) την σχεδίαση νέων χαρακτηριστικών, τα οποία αποκαλούμε displacement features (χαρακτηριστικά μετατόπισης), (ii) επαύξηση των sparse codes για ανίχνευση αντικειμένων σε RGBD εικόνες. Διεξάγαμε εκτενή πειράματα, όπου παρουσιάζουμε ότι οι μέθοδοι που προτείνουμε υπερέχουν από τα τρέχοντα συστήματα για ανίχνευση αντικειμένων σε RGBD εικόνες.