Karteikarten
Conceptos Tema 5
Karten in diesem Stapel (21)
- 1Repetible DistinguibleCondiciones para que un punto sea considerado keypoint:
Repetible: debe ser elegido independientemente del pto. de vista
Distinguible: No debe poder confundirse con otros puntos de la escena - 2Enfoques posibles para la detección de keypointsDetectores de escala fija (parámetro de vecindad fijo)
Detectores adaptativos (análisis en múltiples escalas, se asocia la escala con el keypoint) - 3Cálculo de normalesNecesarias para extracción de Kps.
Se define un radio de vecindad (parámetro sensible)
Calcular mediante PCA, matrices de covarianza - 4Harris 3DMétodo basado en esquinas y aristas. Sustituyen los gradientes de imágenes 2D con las normales.
Se calcula la matriz de covarianza alrededor de cada punto con una vecindad y se suprimen los Kps débiles. - 5Harris 3D (Selección final de puntos)Puntos con mayor respuesta
Puntos representativos de los clústers - 6Sift 3DSustituye la intensidad de cada pixel por la curvatura principal del punto en 3D.
Nube de ptos -> Gaussianos -> Suavizadas ->Restadas -> Difs. gaussianas -> Kps.
(los Kps son max o min) - 7SUSANDetector de esquinas. Examina vecindad esférica y valora diferencia de intensidad.
Crea área USAN y los Kps son aquellos donde R(r0) tenga máx local. - 8Descriptores de característicasFirmas complejas y precisas que codifican gran cantidad de información sobre la geometría.
Hay locales y globales. - 9Requisitos para que una característica sea óptimaRobustez frente a traslaciones
Robustez frente a ruido
Robustez a la resolución - 10Descriptores localesCalculados para cada punto característico
Solamente describen la geometría alrededor de ese punto
Utilizados para reconocimiento de objetos y registros de nubes de ptos
Permiten correspondencia 1:1 - 11Point Feature Histogram (PFH)Analiza diferencias entre dirección de las normales en la vecindad.
Empareja los kps con vecinos y los vecinos entre sí.
Se codifica la diferencia con valores angulares y se almacenan con dist. euclidea en histograma - 12Fast Point Feature Histogram (FPFH)Variación de FPFH que solo considera las conexiones de Kps con vecinos.
Pasa algo con los histogramas que no entiendo - 133D Shape ContextDescriptor calculado mediante malla 3D esférica centrada en un punto.
El polo norte de la malla se alinea con la normal del punto.
No es tolerante a rotaciones - 14Unique Shape Context3D Shape Context que tolera rotaciones.
La malla 3D se orienta de acuerdo al marco de referencia y entonces se construye el histograma 3D - 15SHOTEste descriptor se forma calculando los histogramas locales, con información geométrica del punto.
Para cada sector esférico se hace un histograma que tiene en cuenta el ángulo de la normal del kp y las normales del resto de pts. - 16Descriptores globalesCodifican la geometría de un objeto completo.
Requiere aislar los objetos de la escena completa antes de la segmentación.
Los descriptores locales pueden adaptarse a globales. - 17Viewpoint Feature Histogram (VFH)Se basa en FPFH e incluye información sobre el punto de vista para hacerlo invariante a la pose del objeto.
Se compone de dirección del pto de vista y componente extendido de fpfh. - 18Clustered VFH (CVFH)Divide al objeto inicialmente en regiones estables y suaves usando segmentación por crecimiento de regiones.
Se calcula un descriptor VFH para cada región. - 19Ensemble Shape Functions (ESF)Combinación de tres funciones que describen distancias, ángulos y áreas.
No requieren las normales.
Se vale de 3 ptos aleatorios. - 20Funciones ESFD2: Distancia entre pares
D2 Ratio: Histograma fuera/dentro
D3: Raíz cuadrada del área del triángulo
A3: Ángulos formados por los ptos - 21CorrespondenciasSe usa la distancia euclídea.
Filtros: umbral de distancia, comprobación biyectiva, umbral con la siguiente distancia.
Aun asi, quedan emparejamientos erróneos.
Informationen
- Beschreibung
- Karteikarten am Conceptos Tema 5, erstellt von Lucas Serrano am 06/06/2024.
- Erstellt von
- Lucas Serrano
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