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基于形态图表示的三维物体识别的基本思路是:首先建立待识别物体的模型库,找出模型集中所有模型物体的形态图和特征视图,并提取以它们的拓扑结构信息和几何信息;其次对物体真实图像作轮廓提取和0边界跟踪,得到二维图像的线架图,同时提取出它的拓扑结构信息和几何信息;最后将物体图像的拓扑结构信息和几何信息与模型库中模型物体的拓扑结构信息和几何信息匹配,从而达到识别的目的。文中提出了在生成线图链码时提取其拓扑结构信息和几何信息的方法,由拓扑结构信息和几何信息构造特征矩阵的方法,以及识别过程中特征矩阵的匹配算法。 相似文献
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出于工业和医疗等领域大量现实应用的需要,如今三维物体识别已成为一个很活跃的研究领域。一般来说,三维物体识别系统可以通过两个阶段的处理来完成三维物体的识别和定位,首先用传感器获取的场景输入数据来得到场景的表达;然后将它与数据库中存储的物体表达相匹配。为了推动该领域研究进一步发展,因而对近10a年中该识别过程中必须解决的感传器类型、三维物体表达方法和匹配策略等3个方面问题的研究成果进行了综述,对主要方法进行分类和总结;并提出了一些三维视觉系统中还需要深入研究的问题,包括对所研究物体形状的限制、复杂背景的影响和表达以及识别中的“整体和局部”的矛盾等。 相似文献
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三维物体的表达方法是计算机视觉中的关键问题之一,现有的各种三维物体表达方法虽然在各自的识别中得到应用,但都存在各自的局限性,用形态图表达三维物体是一种以视点为中心的表达方法,由于它列举了一个物体所有可能的“定性”形象,即它可使用最少的二维投影线图(特征视图)来表达一个完整的三维物体,因此使三维物体识别转化为2D与2D的匹配,该文首先定义了二维线图拓扑结构等价的判别准则,然后给出了构造透明物体形态图的方法,最后根据拓扑结构等价准则来得到不透明物体的形态图和特征图,并用圆锥与圆柱相交的实例进行了验证。 相似文献
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针对传统物体识别算法中只依赖于视觉特征进行识别的单一性缺陷,提出了一种结合先验关系的物体识别算法。在训练阶段,通过图模型结构化表示先验关系,分别构建了图像-图像、语义-语义两个子图以及两子图之间的联系,利用该图模型建立随机游走模型;在识别阶段,建立待识别图像与随机游走模型中的图像节点和语义节点的关系,在该概率模型上进行随机游走,将随机游走的结果作为物体识别的结果。实验结果证明了结合先验关系的物体识别算法的有效性;提出的物体识别算法具有较强的识别性能。 相似文献
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本文对三维物体的特征进行了分析,在此基础上,提出了一种能够识别曲面形状的算法,有效地识别出锥面、柱面、平面等曲面,并给出了程序框图。 相似文献
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三维物体识别及姿态测定的推理系统 总被引:1,自引:1,他引:0
本文介绍了三维物体识别及姿态测定的一种新技术,从物体空间域模型出发,通过约束推理及几何推理,在物体三维信息部分给定的条件下,推断预测图象模型,并通过实测的图象数据反馈,推断出隐含在图象中未给定的三维信息,最终实现三维物体识别及姿态测定。整个系统在VICOM机上用C语言完成。 相似文献
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基于特征轮廓的灰度图像定位三维物体方法 总被引:1,自引:0,他引:1
讨论了一种基于特征轮廓的从三维灰度图像确定三维物体位置和姿态的方法,该方法首先建立物体的三维网页模型,检测模型上的特征点,并建立该物体的特征轮廓模型,然后检测输入图像中物体上的特征点,形成特征轮廓,并与特征轮廓模型相匹配,就可得到该物体在三维空间中的姿态;最后使用最小二乘法对物体进行精确定位,实验证明,该方法在物体遮挡情况下不是很严重时,可以快速精确地从灰度图像定位三维物体。 相似文献
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三维模型的深度特征表示是三维目标识别和三维模型语义分割的关键和前提,在 机器人、自动驾驶、虚拟现实、遥感测绘等领域有着广泛的应用前景。然而传统的卷积神经网 络需要以规则化的数据作为输入,对于点云数据需要转换为视图或体素网格来处理,过程复杂 且损失了三维模型的几何结构信息。借助已有的可以直接处理点云数据的深度网络,针对产生 的特征缺少局部拓扑信息问题进行改进,提出一种利用双对称函数和空间转换网络获得更鲁棒、 鉴别力更强的特征。实验表明,通过端到端的方式很好地解决缺少局部信息问题,在三维目标 识别、三维场景语义分割任务上取得了更好的实验效果,并且相比于 PointNet++在相同精度的 情况下训练时间减少了 20%。 相似文献
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This paper describes a view-based method for recognizing 3D objects from 2D images. We employ an aspect-graph structure, where the aspects are not based on the singularities of visual mapping but are instead formed using a notion of shape similarity between views. Specifically, the viewing sphere is endowed with a metric of dis-similarity for each pair of views and the problem of aspect generation is viewed as a segmentation of the viewing sphere into homogeneous regions. The viewing sphere is sampled at regular (5 degree) intervals and the similarity metric is used in an iterative procedure to combine views into aspects with a prototype representing each aspect. This is done in a region-growing regime which stands in contrast to the usual edge detection styles to computing the aspect graph. The aspect growth is constrained such that two aspects of an object remain distinct under the given similarity metric. Once the database of 3D objects is organized as a set of aspects, and prototypes for these aspects for each object, unknown views of database objects are compared with the prototypes and the results are ordered by similarity. We use two similarity metrics for shape, one based on curve matching and the other based on matching shock graphs, which for a database of 64 objects and unknown views of objects from the database give a recall rate of (90.3%, 74.2%, 59.7%) and (95.2%, 69.0%, 57.5%), respectively, for the top three matches; cumulative recall rate based on the top three matches is 98% and 100%, respectively. The result of indexing unknown views of objects not in the database also produce intuitive matches. We also develop a hierarchical indexing scheme to prune unlikely objects at an early stage to improve the efficiency of indexing, resulting in savings of 35% at the top level and of 55% at the next level, cumulatively. 相似文献
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Sumi Yasushi Kawai Yoshihiro Yoshimi Takashi Tomita Fumiaki 《International Journal of Computer Vision》2002,46(1):5-23
We propose a new method for 3D object recognition which uses segment-based stereo vision. An object is identified in a cluttered environment and its position and orientation (6 dof) are determined accurately enabling a robot to pick up the object and manipulate it. The object can be of any shape (planar figures, polyhedra, free-form objects) and partially occluded by other objects. Segment-based stereo vision is employed for 3D sensing. Both CAD-based and sensor-based object modeling subsystems are available. Matching is performed by calculating candidates for the object position and orientation using local features, verifying each candidate, and improving the accuracy of the position and orientation by an iteration method. Several experimental results are presented to demonstrate the usefulness of the proposed method. 相似文献
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三维物体识别是计算机视觉研究的重要内容之一,它要求从3D物体的2D图象中识别和定位物体.由于物体成像时会受到观察视角、摄像机参数的影响,因此使得同一物体在不同观察视角、不同摄像机参数等条件下所得到的图象存在差异.但由于几何不变性方法可以有效地消除这种差异带给3D物体识别的不利影响,所以,近20年来这种方法受到了广泛的关注和研究.为使人们了解该领域的研究现状,以对该领域的研究有所启发,首先讨论了基于几何不变性的3D物体识别方法的研究内容,包括研究的几何框架和其不变性以及几何不变性在3D物体识别中的主要应用;其次,总结性地评述了该领域的研究现状;最后,提出了研究的发展方向. 相似文献
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基于几何特征的曲面物体识别方法是通过从景物深度图象上提取景物表面的高斯曲率和平均曲率、曲率直方图,曲率的熵等几何信息,将景物用一个属性关系图ARG来表示,并与模型库中的模型ARG图进行优化匹配,从而来识别曲面景物。该方法主要是针对机器零部件等人造曲面物体的识别问题而设计的,其曲面几何特征的描述方法对二阶曲面比较有效,实验表明,应用该方法可成功地从深度图象中识别机器零部件等曲面物体,且有较好的识别结 相似文献