Published May 9, 2012
| Version v1
Publication
Open
Advances in Adaptive Composite Filters for Object Recognition
- 1. Instituto Politécnico Nacional
- 2. Instituto Tecnológico de Tijuana
Description
The problem of object recognition is one of the most common problems that is addressed by researchers and engineers that want to develop artificial vision or image analysis systems. In order to recognize an object within an image or video sequence we must basically solve two different but related tasks. Firstly, it is essential to detect the target object within the scene image, and secondly its exact location within the image must be estimated. While the general concept of object recognition is straightforward, even a brief review of modern literature reveals a wide range of proposals and systems (Goudail & Refregier, 2004; Szeliski, 2010). However, one of the most common and successful approaches are local feature-based systems that normally employ two basic steps (Lowe, 2004; Tuytelaars & Mikolajczyk, 2008). First, object features are extracted from the scene image, and afterwards a classification step is used to determine if the observed features belong to the target object; a process known as feature matching. Feature-based systems have achieved very good results and are widely used in many application domains. Nevertheless, feature based systems suffer from two noteworthy drawbacks. First, they can be computationally expensive1, and second their overall performance depends upon some ad-hoc decisions that might require optimization (Brown et al., 2011; Olague & Trujillo, 2011; Perez & Olague, 2008; Theodoridis & Koutroumbas, 2008; Trujillo & Olague, 2008).
Translated Descriptions
⚠️
This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%
Translated Description (Arabic)
تعد مشكلة التعرف على الأشياء واحدة من أكثر المشكلات شيوعًا التي يعالجها الباحثون والمهندسون الذين يرغبون في تطوير أنظمة رؤية أو تحليل صور اصطناعية. من أجل التعرف على كائن داخل صورة أو تسلسل فيديو، يجب علينا بشكل أساسي حل مهمتين مختلفتين ولكن مترابطتين. أولاً، من الضروري اكتشاف الكائن المستهدف داخل صورة المشهد، وثانياً يجب تقدير موقعه الدقيق داخل الصورة. في حين أن المفهوم العام للتعرف على الأشياء واضح ومباشر، إلا أن المراجعة الموجزة للأدبيات الحديثة تكشف عن مجموعة واسعة من المقترحات والأنظمة (Goudail & Refregier، 2004 ؛ Szeliski، 2010). ومع ذلك، فإن أحد أكثر الأساليب شيوعًا ونجاحًا هو الأنظمة المحلية القائمة على الميزات التي تستخدم عادةً خطوتين أساسيتين (لوي، 2004 ؛ تويتيلارس وميكولايتشيك، 2008). أولاً، يتم استخراج ميزات الكائن من صورة المشهد، وبعد ذلك يتم استخدام خطوة تصنيف لتحديد ما إذا كانت الميزات المرصودة تنتمي إلى الكائن المستهدف ؛ وهي عملية تعرف باسم مطابقة الميزة. حققت الأنظمة القائمة على الميزات نتائج جيدة جدًا وتستخدم على نطاق واسع في العديد من مجالات التطبيقات. ومع ذلك، تعاني الأنظمة القائمة على الميزات من عيبين جديرين بالملاحظة. أولاً، يمكن أن تكون مكلفة حسابيًا1، وثانيًا يعتمد أدائها العام على بعض القرارات المخصصة التي قد تتطلب التحسين (Brown et al.، 2011 ؛ Olague & Trujillo، 2011 ؛ Perez & Olague، 2008 ؛ Theodoridis & Koutroumbas، 2008 ؛ Trujillo & Olague، 2008).Translated Description (French)
Le problème de la reconnaissance d'objets est l'un des problèmes les plus courants qui est abordé par les chercheurs et les ingénieurs qui souhaitent développer des systèmes de vision artificielle ou d'analyse d'images. Afin de reconnaître un objet dans une image ou une séquence vidéo, nous devons essentiellement résoudre deux tâches différentes mais liées. Premièrement, il est essentiel de détecter l'objet cible dans l'image de la scène, et deuxièmement, son emplacement exact dans l'image doit être estimé. Bien que le concept général de reconnaissance d'objets soit simple, même un bref examen de la littérature moderne révèle un large éventail de propositions et de systèmes (Goudail & Refregier, 2004 ; Szeliski, 2010). Cependant, l'une des approches les plus courantes et les plus efficaces sont les systèmes locaux basés sur des fonctionnalités qui utilisent normalement deux étapes de base (Lowe, 2004 ; Tuytelaars et Mikolajczyk, 2008). Tout d'abord, les caractéristiques de l'objet sont extraites de l'image de la scène, puis une étape de classification est utilisée pour déterminer si les caractéristiques observées appartiennent à l'objet cible ; un processus connu sous le nom de correspondance de caractéristiques. Les systèmes basés sur les fonctionnalités ont obtenu de très bons résultats et sont largement utilisés dans de nombreux domaines d'application. Néanmoins, les systèmes basés sur des fonctionnalités souffrent de deux inconvénients notables. Premièrement, ils peuvent être coûteux sur le plan informatique1, et deuxièmement, leur performance globale dépend de certaines décisions ad hoc qui pourraient nécessiter une optimisation (Brown et al., 2011 ; Olague & Trujillo, 2011 ; Perez & Olague, 2008 ; Theodoridis & Koutroumbas, 2008 ; Trujillo & Olague, 2008).Translated Description (Spanish)
El problema del reconocimiento de objetos es uno de los problemas más comunes que abordan los investigadores e ingenieros que desean desarrollar sistemas de visión artificial o de análisis de imágenes. Para reconocer un objeto dentro de una secuencia de imagen o vídeo debemos resolver básicamente dos tareas diferentes pero relacionadas. En primer lugar, es esencial detectar el objeto objetivo dentro de la imagen de la escena y, en segundo lugar, se debe estimar su ubicación exacta dentro de la imagen. Si bien el concepto general de reconocimiento de objetos es sencillo, incluso una breve revisión de la literatura moderna revela una amplia gama de propuestas y sistemas (Goudail y Refregier, 2004; Szeliski, 2010). Sin embargo, uno de los enfoques más comunes y exitosos son los sistemas locales basados en características que normalmente emplean dos pasos básicos (Lowe, 2004; Tuytelaars y Mikolajczyk, 2008). Primero, las características del objeto se extraen de la imagen de la escena, y luego se utiliza un paso de clasificación para determinar si las características observadas pertenecen al objeto objetivo; un proceso conocido como coincidencia de características. Los sistemas basados en características han logrado muy buenos resultados y se utilizan ampliamente en muchos dominios de aplicaciones. Sin embargo, los sistemas basados en características adolecen de dos inconvenientes notables. En primer lugar, pueden ser computacionalmente costosos1, y en segundo lugar, su rendimiento general depende de algunas decisiones ad-hoc que podrían requerir optimización (Brown et al., 2011; Olague & Trujillo, 2011; Perez & Olague, 2008; Theodoridis & Koutroumbas, 2008; Trujillo & Olague, 2008).Files
36680.pdf
Files
(740.9 kB)
| Name | Size | Download all |
|---|---|---|
|
md5:5ecc63502313e462c1a01635be16138d
|
740.9 kB | Preview Download |
Additional details
Additional titles
- Translated title (Arabic)
- التقدم في الفلاتر المركبة التكيفية للتعرف على الكائنات
- Translated title (French)
- Avancées dans les filtres composites adaptatifs pour la reconnaissance d'objets
- Translated title (Spanish)
- Avances en filtros compuestos adaptativos para el reconocimiento de objetos
Identifiers
- Other
- https://openalex.org/W1537882123
- DOI
- 10.5772/35708
References
- https://openalex.org/W102770756
- https://openalex.org/W164384110
- https://openalex.org/W1716876189
- https://openalex.org/W193981306
- https://openalex.org/W1969107967
- https://openalex.org/W1975965407
- https://openalex.org/W1978973592
- https://openalex.org/W1981251725
- https://openalex.org/W1996049503
- https://openalex.org/W1997481077
- https://openalex.org/W2001135180
- https://openalex.org/W2007245392
- https://openalex.org/W2009850953
- https://openalex.org/W2010661555
- https://openalex.org/W2014623061
- https://openalex.org/W2019081330
- https://openalex.org/W2033311933
- https://openalex.org/W2039612446
- https://openalex.org/W2039652866
- https://openalex.org/W2042316011
- https://openalex.org/W2043130034
- https://openalex.org/W2047854604
- https://openalex.org/W2074602561
- https://openalex.org/W2080370968
- https://openalex.org/W2081180938
- https://openalex.org/W2089888558
- https://openalex.org/W2097458160
- https://openalex.org/W2104911012
- https://openalex.org/W2105594236
- https://openalex.org/W2127707215
- https://openalex.org/W2128088258
- https://openalex.org/W2132065020
- https://openalex.org/W2137179675
- https://openalex.org/W2145054156
- https://openalex.org/W2151103935
- https://openalex.org/W2152836168
- https://openalex.org/W2158224488
- https://openalex.org/W2162908419
- https://openalex.org/W2165248227
- https://openalex.org/W2991919553
- https://openalex.org/W589188476