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Textured Object Recognition: Balancing Model Robustness and Complexity

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  • معلومة اضافية
    • Contributors:
      Équipe Robotique, Action et Perception (LAAS-RAP); Laboratoire d'analyse et d'architecture des systèmes (LAAS); Université Toulouse Capitole (UT Capitole); Université de Toulouse (UT)-Université de Toulouse (UT)-Institut National des Sciences Appliquées - Toulouse (INSA Toulouse); Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Toulouse (UT)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J); Université de Toulouse (UT)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3); Université de Toulouse (UT)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National Polytechnique (Toulouse) (Toulouse INP); Université de Toulouse (UT)-Université Toulouse Capitole (UT Capitole); Université de Toulouse (UT); Équipe Robotique et InteractionS (LAAS-RIS); Springer; Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J)-Université Toulouse 1 Capitole (UT1); Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Toulouse III - Paul Sabatier (UT3); Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Institut National des Sciences Appliquées - Toulouse (INSA Toulouse); Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National Polytechnique (Toulouse) (Toulouse INP); Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées-Université Toulouse - Jean Jaurès (UT2J)-Université Toulouse 1 Capitole (UT1); Université Fédérale Toulouse Midi-Pyrénées
    • بيانات النشر:
      Springer International Publishing, 2015.
    • الموضوع:
      2015
    • نبذة مختصرة :
      International audience; When it comes to textured object modelling, the standard practice is to use a multiple view approach. The numerous views allow reconstruction and provide robustness to viewpoint change but yield complex models. This paper shows that robustness with lighter models can be achieved through robust descriptors. A comparison between various descriptors allows choosing the one providing the best viewpoint robust-ness, in this case the ASIFT descriptor. Then, using this descriptor, the results show, for a wide variety of object shapes, that as few as seventeen views provide a high level of robustness to viewpoint change while being fast to process and using small memory space. This work concludes advocating in favour of modelling methods using robust descriptors and a small number of views.
    • ISBN:
      978-3-319-23191-4
    • الرقم المعرف:
      10.1007/978-3-319-23192-1_5
    • الرقم المعرف:
      10.1007/978-3-319-23192-1_5⟩
    • Rights:
      OPEN
    • الرقم المعرف:
      edsair.doi.dedup.....18561b2ba87c97b6e8fa7a102de8951c