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Recherche dun même objet / scène Approches basées sur des descripteurs locaux Approches basées sur des descripteurs globaux.

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Présentation au sujet: "Recherche dun même objet / scène Approches basées sur des descripteurs locaux Approches basées sur des descripteurs globaux."— Transcription de la présentation:

1 Recherche dun même objet / scène Approches basées sur des descripteurs locaux Approches basées sur des descripteurs globaux

2 Approche locale Extraction de points dintérêt Calcul de descripteurs locaux en ces points ( ) Descripteur local

3 Approche locale Extraction de points dintérêt Calcul de descripteurs locaux en ces points Sélection des descripteurs correspondants dans la base ( ) Descripteur local

4 Approche locale Extraction de points dintérêt Calcul de descripteurs locaux en ces points Sélection des descripteurs correspondants dans la base Sélection des images les plus similaires –algorithme de vote –vérification avec des relations de voisinage et globales

5 Contraintes de voisinage sans contraintesavec contraintes

6 Recherche dimages Recherche dun même objet ou dune même scène … –rotation image –facteur déchelle de 4 –visibilité partielle

7 Results for recognition … > 5000 images image rotation scale factor of 4

8 Detected interest points 213 / 190 interest points

9 Initial matches 58 points are matched

10 Matches after verification 32 points matches - correct

11 Image retrieval - results … > 5000 images image rotation scale factor of 4.5 illumination change

12 Matches

13 Iterative estimation of localization, scale, neighborhood Initial points Affine invariant Harris points

14 Iterative estimation of localization, scale, neighborhood Iteration #1 Affine invariant Harris points

15 Iterative estimation of localization, scale, neighborhood Iteration #2 Affine invariant Harris points

16 Iterative estimation of localization, scale, neighborhood Iteration #3, #4,... Affine invariant Harris points

17 Initialization with multi-scale interest points Iterative modification of location, scale and neighborhood

18 Image retrieval … > 5000 images change in viewing angle

19 Matches 22 correct matches

20 Recognizing specific objects / scenes Lola shot 1 Lola shot 2 matched points

21 Recherche dun même objet / scène Approches basées sur des descripteurs locaux –descripteurs photométriques –descripteurs géométriques (invariants géométriques) Approches basées sur des descripteurs globaux –histogramme de couleur –eigenimages

22 Histogramme de couleur

23 Eigenimages …

24 Reconnaissance dobjets 3D –point de vue complètement différent –pas dinvariant 3D Difficultés :

25 Reconnaissance 3D avec un ensemble dimages –chaque objet est représenté par un ensemble de vues (36) –lapproche est basé sur les images propres (eigenimages) –chaque objet forme une courbe / surface –sélection du point le plus proche sur la courbe / surface (on obtient la pose) Columbia database 20 objets - 72 vues

26 Mesure de proximité entre points de vue

27 Exemple pour la reconnaissance 3D

28 Exemple pour la reconnaisance 3D

29 Appariements

30 Vérification des appariements calcul du tenseur trifocal : à partir des appariements entre trois images vérification supplémentaire calcul robuste permet de rejeter les outliers image recherchée images de la base

31 Ajout de données symboliques Calcul du tenseur trifocale T Projection de données stockées avec les images de la base avec T Localisation de endroits spécifiques

32 Ajout de données symboliques

33

34 Recherche dimages Recherche dimages avec un contenu similaire Difficultés –définir le contenu sémantique –définir des critères significatifs de similarité visuelle

35 Recherche dimages Recherche dimages similaires –similarité globale –similarité partielle Interaction avec lutilisateur Recherche dobjets semblables

36 Blobworld - exemple de recherche

37 Similarité partielle de distributions sélection de la partie utilisée pour la requête images similaires

38 Résultats pour la détection de visages

39 Résultats pour la détection de voitures

40 Recognizing object classes / categories

41 positive and negative exemples retrieved images (database of 600 images) visual model (descriptors)

42 Recognizing object classes / categories


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