MSClique: Multiple structure discovery through the maximum weighted clique problem
Visualitza/Obre
10.1371/journal.pone.0145846
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/84927
Tipus de documentArticle
Data publicació2016-01-01
Condicions d'accésAccés obert
Llevat que s'hi indiqui el contrari, els
continguts d'aquesta obra estan subjectes a la llicència de Creative Commons
:
Reconeixement 3.0 Espanya
ProjecteROBINSTRUCT: INSTRUYENDO ROBOTS USANDO HABILIDADES COMUNICATIVAS NATURALES (MINECO-TIN2014-58178-R)
AEROARMS - AErial RObotic system integrating multiple ARMS and advanced manipulation capabilities for inspection and maintenance (EC-H2020-644271)
INTERACCION, APRENDIZAJE Y COOPERACION ROBOT ? HUMANO EN AREAS URBANAS (MINECO-DPI2013-42458-P)
VISUAL SENSE, ETIQUETADO DE INFORMACION VISUAL CON DESCRIPCIONES SEMANTICAS (MINECO-PCIN-2013-047)
PERCEPCION Y ACCION EN PROBLEMAS DE ROBOTICA CON ESPACIOS DE ESTADOS GRANDES (MICINN-DPI2011-27510)
UPFELLOWS - UPF Fellows (EC-FP7-600387)
AEROARMS - AErial RObotic system integrating multiple ARMS and advanced manipulation capabilities for inspection and maintenance (EC-H2020-644271)
INTERACCION, APRENDIZAJE Y COOPERACION ROBOT ? HUMANO EN AREAS URBANAS (MINECO-DPI2013-42458-P)
VISUAL SENSE, ETIQUETADO DE INFORMACION VISUAL CON DESCRIPCIONES SEMANTICAS (MINECO-PCIN-2013-047)
PERCEPCION Y ACCION EN PROBLEMAS DE ROBOTICA CON ESPACIOS DE ESTADOS GRANDES (MICINN-DPI2011-27510)
UPFELLOWS - UPF Fellows (EC-FP7-600387)
Abstract
We present a novel approach for feature correspondence and multiple structure discovery in computer vision. In contrast to existing methods, we exploit the fact that point-sets on the same structure usually lie close to each other, thus forming clusters in the image. Given a pair of input images, we initially extract points of interest and extract hierarchical representations by agglomerative clustering. We use the maximum weighted clique problem to find the set of corresponding clusters with maximum number of inliers representing the multiple structures at the correct scales. Our method is parameter-free and only needs two sets of points along with their tentative correspondences, thus being extremely easy to use. We demonstrate the effectiveness of our method in multiple-structure fitting experiments in both publicly available and in-house datasets. As shown in the experiments, our approach finds a higher number of structures containing fewer outliers compared to state-of-the-art methods.
CitacióSanromà, G., Peñate, A., Alquézar, R., Serratosa, F., Moreno-Noguer, F., Andrade-Cetto, J., González-Ballester, M.A. MSClique: Multiple structure discovery through the maximum weighted clique problem. "PLoS one", 01 Gener 2016, vol. 11, núm. 1.
ISSN1932-6203
Versió de l'editorhttp://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0145846
Col·leccions
- ROBiri - Grup de Percepció i Manipulació Robotitzada de l'IRI - Articles de revista [163]
- Departament de Ciències de la Computació - Articles de revista [1.046]
- IRI - Institut de Robòtica i Informàtica Industrial, CSIC-UPC - Articles de revista [375]
- VIS - Visió Artificial i Sistemes Intel·ligents - Articles de revista [139]
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
journal.pone.0145846.PDF | Article | 15,93Mb | Visualitza/Obre |