Analiza sceny przy użyciu deskryptorów punktów charakterystycznych

• Autorzy: Szymczyk P. , Szymczyk M.

Warianty tytułu

EN

Scene analysis using descriptors of key points

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Artykuł przedstawia różnego rodzaju algorytmy stosowane do analizy sceny. Na początku zaprezentowano oprogramowanie wykrywające krawędzie i wierzchołki, a w dalszej części programy oparte na deskryptorach punktów charakterystycznych. Praktyczne testy wykazały krótkie czasy wykonania wszystkich algorytmów, co potwierdza sensowność ich stosowania w systemach online. Wyznaczono również dalszy kierunek prac - potrzeba automatycznego doboru parametrów poszczególnych algorytmów w celu uzyskania optymalnego wyznaczania krawędzi, wierzchołków i punktów charakterystycznych .

EN

Article presents different algorithms used for scene analysis. Firstly, the software for edge and corners detection, then application based on descriptors of key points are presented. Practical tests show short times of execution of these programs, so that it is possible to include them in online systems. Further direction of work has been determined - the necessity of automatical parameters selection in particular algorithms for optimal detection of edge, corners and key points.

Słowa kluczowe

PL

analiza sceny; deskryptory punktów charakterystycznych

EN

scene analysis; descriptors of key points

• Wydawca: Wydawnictwa AGH
• Czasopismo: Automatyka / Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie
• Rocznik: 2011
• Tom: T. 15, z. 3
• Strony: 283--293
• Opis fizyczny: Bibliogr. 16 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Szymczyk P.

• AGH Akademia Górniczo-Hutnicza, Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informartyki i Elektroniki, Katedra Automatyki, al. A. Mickiewicza 30, 30-059 Kraków

autor

Szymczyk M.

• AGH Akademia Górniczo-Hutnicza, Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informartyki i Elektroniki, Katedra Automatyki, al. A. Mickiewicza 30, 30-059 Kraków

Bibliografia

• [1] Bay H., Ess A., Tuytelaars T., Luc Van Gool, SURF: Speeded Up Robust Features, Computer.Vision and Image Understanding (CVIU), vol. 110, No. 3, 2008, 346-359.
• [2] Bradski G., Kaehler A., Learning OpenCY. 0'Reilly Media, Inc., Sebastopol, 2008.
• [3] Canny J., A Computational Approach To Edge Detection. IEEE Trans. Pattern Analysis and Machinę Intelligence, 8, 1986, 679-714.
• [4] Dalal N., Finding People in Images and Yideos. Ph.D. Thesis 2006.
• [5] Evans Ch., Notes on the OpenSURFLibrary. 2009.
• [6] Hess R., An Open-Source SIFTLibrary. MM'10 October 25-29, Firenze Italy, 2010.
• [7] http://en.wikipedia.org/wiki/Corner_detection.
• [8] http:// pl.wikipedia.org/wiki/Wykrywanie_krawędzi.
• [9] http://www.aishack.in/2010/05/the-shi-tomasi-corner-detector/.
• [10] Lowe D.G., Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints. International Journal of Computer Vision, 2004.
• [11] OpenCYReference Manuał v.2.2.
• [12] Pawlik P., Mikrut S., Wyszukiwanie punktów charakterystycznych na potrzeby łączenia zdjęć lotniczych. SLOK, 2006.
• [13] Rafajłowicz E. (ed.), Algorytmy przetwarzania obrazów i wstęp do pracy z biblioteką OpenCY. Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej, Wrocław, 2009.
• [14] Schweiger F., Zeisl B., Georgel P., Schroth G., Steinbach E., Navab N.: Maximum Detector Response Markersfor SIFT and SURF. VMV, 2009.
• [15] Szeliski R., Computer Yision: Algorithms and Applications. Springer, 2010.
• [16] Tuytelaars T., Mikolajczyk K., Local Invariant Feature Detectors: A Survey. Foundations and Trends in Computer Graphics and Yision, vol. 3, No. 3 (2007), 2008 177-280.