Polyhedral Object Recognition by Indexing

要約

コンピュータ ビジョンにおけるインデックスの問題は、古典的な画像特徴とオブジェクト特徴のマッチング パラダイムの助けを借りずに、オブジェクトの大規模データベース内の少数のオブジェクトを認識する問題です。
この論文では、インデックス付けによって 2D 画像から 3D 多面体オブジェクトを認識する問題に取り組みます。
認識対象物体と画像はいずれも重み付けされたグラフで表現されます。
したがって、インデックス付けの問題は、画像から抽出されたグラフがモデル グラフのデータベースに存在するかどうかを判断する問題になります。
このグラフのインデックス付けプロセスを実行するための、バイナリ グラフと重み付きグラフの多項式特性評価とハッシュの両方に基づく新しい方法を紹介します。
この多項式の特徴付けを詳細に説明し、それを多面体オブジェクト認識のコンテキストでどのように使用できるかを示します。
次に、データベースの構成、2 次元特性ビューによる多面体オブジェクトの表現、重み付きグラフによるこのビューの表現、および関連する画像処理を含む、インデックスによる実際の認識システムについて説明します。
最後に、いくつかの実験結果により、システムのパフォーマンスを評価できます。

要約(オリジナル)

In computer vision, the indexing problem is the problem of recognizing a few objects in a large database of objects while avoiding the help of the classical image-feature-to-object-feature matching paradigm. In this paper we address the problem of recognizing 3-D polyhedral objects from 2-D images by indexing. Both the objects to be recognized and the images are represented by weighted graphs. The indexing problem is therefore the problem of determining whether a graph extracted from the image is present or absent in a database of model graphs. We introduce a novel method for performing this graph indexing process which is based both on polynomial characterization of binary and weighted graphs and on hashing. We describe in detail this polynomial characterization and then we show how it can be used in the context of polyhedral object recognition. Next we describe a practical recognition-by-indexing system that includes the organization of the database, the representation of polyhedral objects in terms of 2-D characteristic views, the representation of this views in terms of weighted graphs, and the associated image processing. Finally, some experimental results allow the evaluation of the system performance.

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