Object recognition: differenze tra le versioni

Versione delle 13:20, 15 giu 2009

Versione delle 20:34, 24 giu 2009

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{{T|inglese|informatica|giugno 2009}}

L''''Object recognition''' nella [[computer vision]] è la capacità di trovare un determinato oggetto in una sequenza di immagini o video. L'uomo riconosce una moltitudine di oggetti in immagini con poco sforzo, nonostante il fatto che l'immagine degli oggetti possa variare un pòpo' in diversi punti di vista, in diversi formati/scala o rotazione. Inoltre gli oggetti possono essere riconosciuti anche quando sono parzialmente esclusi dalla vista. Questo compito è ancora una sfida per la [[computer vision]] in generale. [[David Lowe (computer scientist)|David Lowe]] ha sperimentato la [[computer vision]] per l'estrazione e l'utilizzo della scala invariante [[Scale-invariant_feature_transform|SIFT]] in modo da rendere il riconoscimento più affidabile.

Per ogni oggetto in un'immagine, ci sono molte 'features', che sono caratteristiche interessanti dell'oggetto, le quali possono essere estratte in modo da fornire una descrizione "caratteristica" dell'oggetto. Questa descrizione estratta da una immagine campione può poi essere utilizzata per identificare l'oggetto durante il tentativo di individuare l'oggetto in una immagine di test contenente più oggetti. È importante che l'insieme di caratteristiche estratte dall'immagine campione sia insensibile a variazioni di scala delle immagini, i disturbi, l'illuminazione e distorsioni geometriche, in modo da rendere affidabile il riconoscimento. Il metodo brevettato di Lowe <ref>{{US patent|6,711,293}}, "Method and apparatus for identifying scale invariant features in an image and use of same for locating an object in an image", David Lowe's patent for the SIFT algorithm</ref>può riconoscere gli oggetti in maniera affidabile, anche tra il disordine e con occlusione parziale perchè il metodo [[Scale-invariant_feature_transform|SIFT]] è indipendente dalla scala, orientamento, distorsione e parzialmente dai cambiamenti d'illuminazione <ref name="lowe">Lowe, D. G., “Object recognition from local scale-invariant features”, International Conference on Computer Vision, Corfu, Greece, September 1999.</ref>. Questo articolo presenta il metodo di Lowe e cita alcuni concorrenti tecniche disponibili per l'object recognition in presenza di disordine e occlusione parziale.