Üç Boyutlu Sahneler ve Nesne Tanıma için Gürbüz Anahtar Nokta Eşleştirilmesi

Abstract

Bu çalışmada yakın zamanda düzlemsel nesneler için ikilik betimleyiciler ile anahtar nokta eşleme amacıyla önerilen bir yöntem üç boyutlu nesneler için uyarlanmıştır. Bu yöntemin başarısı yüzden fazla resim içeren bir müze nesne tanıma uygulamasında test edilmiştir. Ayrıca sadece eşlenme başarısı yüksek betimleyicilerin kullanılmasının nesne tanıma uygulamasının başarısına etkisi de ölçülmüştür.

In this paper, we adapt a recently proposed keypoint matching approach for binary descriptors and planar objects to three dimensional objects. We also evaluate the performance of this approach for a museum object recognition application containing more than one hundred paintings. Moreover, we quantify the effect of selecting only descriptors with high matching ratio on the success rate of the object recognition application.