Object recognition: differenze tra le versioni

Versione delle 12:41, 10 giu 2009

Versione delle 12:46, 10 giu 2009

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== Metodo di David Lowe ==

I punti chiave [[Scale-invariant_feature_transform|SIFT]] degli oggetti sono prima estratti da una serie di immagini di riferimento<ref name="lowe" /> e memorizzati in un database. Un oggetto è riconosciuto in una nuova immagine confrontando singolarmente ciascun elemento della nuova immagine con quello nel database trovando quello più simile secondo la [[distanza euclidea]] delle loro caratteristiche vettoriali. Da l'intera serie di corrispondenze, insieme di punti chiave che corrispondono all'oggetto e la sua ubicazione, scala, e orientamento, sono identificate nella nuova immagine estraendo le migliori. La determinazione dei gruppi più coerenti viene eseguita rapidamente utilizzando un'efficiente [[hash table]] implementazione della [[Houghtrasformata transformdi Hough]] generalizzata. Ogni gruppo di 3 o più caratteristiche che concordano su un oggetto e la sua posizione è poi oggetto di ulteriori verifiche e, successivamente, i peggiori vengono scartati. Infine, viene calcolata la probabilità che un determinato insieme di caratteristiche indica la presenza di un oggetto, dando la precisione di adattamento e il numero di probabili corrispondenze errate. Gli oggetti trovati che passano tutte queste prove possono essere identificati come corretti con elevata affidabilità<ref name="lowe04">Lowe, D. G., “Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints”, International Journal of Computer Vision, 60, 2, pp. 91-110, 2004.</ref>.

{| class="wikitable"

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| Affidabilità

|}

==Fasi principali==