Browsing by Author "Levi, Paul"

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    A framework for cooperative object recognition
    (1999) Oswald, Norbert; Levi, Paul
    This paper explores the problem of object recognition from multiple observers. The basic idea is to overcome the limitations of the recognition module by integrating information from multiple sources. Each observer is capable of performing appearance-based object recognition, and through knowledge of their relative positions and orientations, the observerrs can coordinate their hypotheses to make object recognition more robust. A framework is proposed for appearance-based object recognition using Canny edge maps that are effectively normalized to be translation and scale invariant. Object matching is formulated as a non-parametric statistical similarity computation between two distribution functions, while information integration is performed in a Bayesian belief net framework. Such nets enable both a continuous and a cooperative consideration of recognition result. Experiments which are reported on two observers recognizing mobile robots show a significant improvent of the recognition results.
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    Kooperative Bildverarbeitung und Lokalisierung in einem Team von Robotern
    (1999) Oswald, Norbert; Lafrenz, Reinhard; Levi, Paul
    In der vorliegenden Arbeit wird der Begriff der visuellen Kooperation bzw. kooperativen Bildverarbeitung definiert, analysiert und in Bezug gesetzt zum Schichtenmodell der Bildverarbeitung. Wie sich zeigen wird, kann durch die Verteilung der Sichtaufgabe auf mehrere räumlich getrennte Beobachter eines Teams die Zuverlässigkeitsrate bei der Erkennung gesteigert werden. Die Vorteile solch eines verteilten Sehens liegen in der Nutzung von potentiellem Wissen des Teams, in der Analyse von Szenen mit statischen oder dynamischen Objekten sowie in der Generierung robuster Hypothesen. Verteilt berechnete Daten lassen sich jedoch im allgemeinen nur dann kombinieren, wenn sie in Bezug zueinander gesetzt werden können. Diese Fähigkeit zur Selbstlokalisierung eines Beobachters, z.B. eines Roboters, bildet damit die Voraussetzung zur visuellen Kooperation. Nach einer kurzen Einführung in die Problemstellung der Selbstlokalisierung schließt dieser Bericht mit Anwendungsbeispielen zu visueller Kooperation aus der high-level Bildverarbeitung vorgestellt.
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    Local feature histograms for object recognition from range images
    (2001) Leibe, Bastian; Hetzel, Günter; Levi, Paul
    In this paper, we explore the use of local feature histograms for view-based recognition of free-form objects from range images. Our approach uses a set of local features that are easy to calculate and robust to partial occlusions. By combining them in a multidimensional histogram, we can obtain highly discriminative classifiers without having to solve a segmentation problem. The system achieves above 91% recognition accuracy on a database of almost 2000 full-sphere views of 30 free-form objects, with only minimal space requirements. In addition, since it only requires the calculation of very simple features, it is extremely fast and can achieve real-time recognition performance.