Dense segmentation-aware descriptors
Visualitza/Obre
1465-Dense-Segmentation-aware-Descriptors.pdf (4,225Mb) (Accés restringit)
Sol·licita una còpia a l'autor
Què és aquest botó?
Aquest botó permet demanar una còpia d'un document restringit a l'autor. Es mostra quan:
- Disposem del correu electrònic de l'autor
- El document té una mida inferior a 20 Mb
- Es tracta d'un document d'accés restringit per decisió de l'autor o d'un document d'accés restringit per política de l'editorial
Cita com:
hdl:2117/22317
Tipus de documentText en actes de congrés
Data publicació2013
Condicions d'accésAccés restringit per política de l'editorial
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
ProjecteARCAS - Aerial Robotics Cooperative Assembly System (EC-FP7-287617)
VISUAL SENSE, ETIQUETADO DE INFORMACION VISUAL CON DESCRIPCIONES SEMANTICAS (MINECO-PCIN-2013-047)
MOBOT - Intelligent Active MObility Aid RoBOT integrating Multimodal Communication (EC-FP7-600796)
RECONFIG - Cognitive, Decentralized Coordination of Heterogeneous Multi-Robot Systems via Reconfigurable Task Planning (EC-FP7-600825)
VISUAL SENSE, ETIQUETADO DE INFORMACION VISUAL CON DESCRIPCIONES SEMANTICAS (MINECO-PCIN-2013-047)
MOBOT - Intelligent Active MObility Aid RoBOT integrating Multimodal Communication (EC-FP7-600796)
RECONFIG - Cognitive, Decentralized Coordination of Heterogeneous Multi-Robot Systems via Reconfigurable Task Planning (EC-FP7-600825)
Abstract
In this work we exploit segmentation to construct appearance descriptors that can robustly deal with occlusion and background changes. For this, we downplay measurements coming from areas that are unlikely to belong to the same region as the descriptor’s center, as suggested by soft segmentation masks. Our treatment is applicable to any image point, i.e. dense, and its computational overhead is in the order of a few seconds. We integrate this idea with Dense SIFT, and also with Dense Scale and Rotation Invariant Descriptors (SID), delivering descriptors that are densely computable, invariant to scaling and rotation, and robust to background changes. We apply our approach to standard benchmarks on large displacement motion estimation using SIFT-flow and widebaseline stereo, systematically demonstrating that the introduction of segmentation yields clear improvements.
CitacióTrulls, E. [et al.]. Dense segmentation-aware descriptors. A: IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. "Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2013 IEEE Conference on". Portland: 2013, p. 2890-2897.
Versió de l'editorhttp://dx.doi.org/10.1109/CVPR.2013.372
Col·leccions
- IRI - Institut de Robòtica i Informàtica Industrial, CSIC-UPC - Ponències/Comunicacions de congressos [576]
- Departament d'Enginyeria de Sistemes, Automàtica i Informàtica Industrial - Ponències/Comunicacions de congressos [1.500]
- VIS - Visió Artificial i Sistemes Intel·ligents - Ponències/Comunicacions de congressos [292]
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
1465-Dense-Segmentation-aware-Descriptors.pdf | 4,225Mb | Accés restringit |