Autonomous three-dimensional tracking for reconfigurable active-vision-based object recognition
Notice bibliographique
Résumé
Recognition algorithms would significantly benefit from object images acquired from preferential view points, e.g. unobstructed frontal views or complementary views. Active-vision systems, which are dynamically reconfigurable in an online mode, have been suggested in the literature as effective solutions for achieving this objective, namely, relocating cameras to obtain optimal visibility for a given situation. To obtain optimal visibility of an object of interest (OI), however, that OI's three-dimensional (3D) position and orientation (i.e. six degree-of-freedom pose) must be tracked in real time. Thus, this paper presents such an autonomous, real-time, six degree-of-freedom pose tracking system for a priori unknown objects. The proposed tracking method autonomously (a) selects the OI, (b) builds its approximate 3D model and uses this model to (c) track it in real time. As will be shown in this paper, via experimental results, the output of the proposed modeller can be effectively used by an active-vision system to relocate its cameras for effective preferential image acquisition. In the examples included herein, it will be noted that object visibility data obtained via camera reconfiguration based on the authors' ‘approximate’ tracking method are comparable with those obtainable based on ‘perfect’ OI tracking.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».