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2017-03-01Dissertation DOI: 10.18452/17717
3D real time object recognition
dc.contributor.authorAmplianitis, Konstantinos
dc.date.accessioned2017-06-18T15:48:09Z
dc.date.available2017-06-18T15:48:09Z
dc.date.created2017-03-09
dc.date.issued2017-03-01
dc.identifier.urihttp://edoc.hu-berlin.de/18452/18369
dc.description.abstractDie Objekterkennung ist ein natürlicher Prozess im Menschlichen Gehirn. Sie ndet im visuellen Kortex statt und nutzt die binokulare Eigenschaft der Augen, die eine drei- dimensionale Interpretation von Objekten in einer Szene erlaubt. Kameras ahmen das menschliche Auge nach. Bilder von zwei Kameras, in einem Stereokamerasystem, werden von Algorithmen für eine automatische, dreidimensionale Interpretation von Objekten in einer Szene benutzt. Die Entwicklung von Hard- und Software verbessern den maschinellen Prozess der Objek- terkennung und erreicht qualitativ immer mehr die Fähigkeiten des menschlichen Gehirns. Das Hauptziel dieses Forschungsfeldes ist die Entwicklung von robusten Algorithmen für die Szeneninterpretation. Sehr viel Aufwand wurde in den letzten Jahren in der zweidimen- sionale Objekterkennung betrieben, im Gegensatz zur Forschung zur dreidimensionalen Erkennung. Im Rahmen dieser Arbeit soll demnach die dreidimensionale Objekterkennung weiterent- wickelt werden: hin zu einer besseren Interpretation und einem besseren Verstehen von sichtbarer Realität wie auch der Beziehung zwischen Objekten in einer Szene. In den letzten Jahren aufkommende low-cost Verbrauchersensoren, wie die Microsoft Kinect, generieren Farb- und Tiefendaten einer Szene, um menschenähnliche visuelle Daten zu generieren. Das Ziel hier ist zu zeigen, wie diese Daten benutzt werden können, um eine neue Klasse von dreidimensionalen Objekterkennungsalgorithmen zu entwickeln - analog zur Verarbeitung im menschlichen Gehirn.ger
dc.description.abstractObject recognition is a natural process of the human brain performed in the visual cor- tex and relies on a binocular depth perception system that renders a three-dimensional representation of the objects in a scene. Hitherto, computer and software systems are been used to simulate the perception of three-dimensional environments with the aid of sensors to capture real-time images. In the process, such images are used as input data for further analysis and development of algorithms, an essential ingredient for simulating the complexity of human vision, so as to achieve scene interpretation for object recognition, similar to the way the human brain perceives it. The rapid pace of technological advancements in hardware and software, are continuously bringing the machine-based process for object recognition nearer to the inhuman vision prototype. The key in this eld, is the development of algorithms in order to achieve robust scene interpretation. A lot of recognisable and signi cant e ort has been successfully carried out over the years in 2D object recognition, as opposed to 3D. It is therefore, within this context and scope of this dissertation, to contribute towards the enhancement of 3D object recognition; a better interpretation and understanding of reality and the relationship between objects in a scene. Through the use and application of low-cost commodity sensors, such as Microsoft Kinect, RGB and depth data of a scene have been retrieved and manipulated in order to generate human-like visual perception data. The goal herein is to show how RGB and depth information can be utilised in order to develop a new class of 3D object recognition algorithms, analogous to the perception processed by the human brain.eng
dc.language.isoeng
dc.publisherHumboldt-Universität zu Berlin, Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät
dc.rightsNamensnennung - Keine kommerzielle Nutzung - Keine Bearbeitung
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/de/
dc.subject3D Objekt Erkennungger
dc.subject3D Mensch Segmentierungger
dc.subjectObjekt Erkennungger
dc.subjectConditional Random Fieldsger
dc.subjectKinect-Sensorger
dc.subjectRGBD-Datenger
dc.subject3D Rekonstruktionenger
dc.subjectBundle Adjustmentger
dc.subjectICP Registrierungger
dc.subject3D Object Recognitioneng
dc.subject3D Human Segmentationeng
dc.subjectObject Detectioneng
dc.subjectConditional Random Fieldseng
dc.subjectKinect Sensoreng
dc.subjectRGBD Dataeng
dc.subject3D Reconstructionseng
dc.subjectBundle Adjustmenteng
dc.subjectICP registrationeng
dc.subject.ddc004 Informatik
dc.title3D real time object recognition
dc.typedoctoralThesis
dc.identifier.urnurn:nbn:de:kobv:11-100244652
dc.identifier.doihttp://dx.doi.org/10.18452/17717
dc.identifier.alephidBV044216672
dc.date.accepted2017-02-24
dc.contributor.refereeReulke, Ralf
dc.contributor.refereeEisert, Peter
dc.contributor.refereeTewes, Andreas
dc.subject.dnb28 Informatik, Datenverarbeitung
dc.subject.rvkST 330
local.edoc.pages122
local.edoc.type-nameDissertation
local.edoc.institutionMathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät

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