Dense segmentation-aware descriptors
Visualitza/Obre
1695-Dense-Segmentation-aware-Descriptors.pdf (9,516Mb) (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
10.1007/978-3-319-23048-1_5
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/85171
Tipus de documentCapítol de llibre
Data publicació2016
EditorSpringer
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
ProjecteMOBOT - 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)
ARCAS - Aerial Robotics Cooperative Assembly System (EC-FP7-287617)
RECONFIG - Cognitive, Decentralized Coordination of Heterogeneous Multi-Robot Systems via Reconfigurable Task Planning (EC-FP7-600825)
ARCAS - Aerial Robotics Cooperative Assembly System (EC-FP7-287617)
Abstract
Dense descriptors are becoming increasingly popular in a host of tasks, such as dense image correspondence, bag-of-words image classification, and label transfer. However, the extraction of descriptors on generic image points, rather than selecting geometric features, requires rethinking how to achieve invariance to nuisance parameters. In this work we pursue invariance to occlusions and background changes by introducing segmentation information within dense feature construction. The core idea is to use the segmentation cues to downplay the features coming from image areas that are unlikely to belong to the same region as the feature point. We show how to integrate this idea with dense SIFT, as well as with the dense scale- and rotation-invariant descriptor (SID). We thereby deliver dense descriptors that are invariant to background changes, rotation, and/or scaling. We explore the merit of our technique in conjunction with large displacement motion estimation and wide-baseline stereo, and demonstrate that exploiting segmentation information yields clear improvements.
CitacióTrulls, E., Kokkinos, I., Sanfeliu, A., Moreno-Noguer, F. Dense segmentation-aware descriptors. A: "Dense Image Correspondences for Computer Vision". Springer, 2016, p. 83-107.
ISBN978-3-319-23048-1
Col·leccions
- ROBiri - Grup de Percepció i Manipulació Robotitzada de l'IRI - Capítols de llibre [23]
- Departament d'Enginyeria de Sistemes, Automàtica i Informàtica Industrial - Capítols de llibre [94]
- VIS - Visió Artificial i Sistemes Intel·ligents - Capítols de llibre [22]
- IRI - Institut de Robòtica i Informàtica Industrial, CSIC-UPC - Capítols de llibre [65]
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
1695-Dense-Segmentation-aware-Descriptors.pdf | 9,516Mb | Accés restringit |