liu.seSearch for publications in DiVA
Endre søk
RefereraExporteraLink to record
Permanent link

Direct link
Referera
Referensformat
  • apa
  • harvard1
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • oxford
  • Annet format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annet språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Comparison of Local Image Descriptors for Full 6 Degree-of-Freedom Pose Estimation
Linköpings universitet, Institutionen för systemteknik. Linköpings universitet, Tekniska högskolan.
Linköpings universitet, Tekniska högskolan. Linköpings universitet, Institutionen för systemteknik, Bildbehandling.ORCID-id: 0000-0002-5698-5983
Linköpings universitet, Tekniska högskolan. Linköpings universitet, Institutionen för systemteknik, Bildbehandling.
SICK/IVP.
2009 (engelsk)Inngår i: IEEE ICRA, 2009: 1050-4729, Kobe: IEEE Robotics and Automation Society , 2009, s. 2779-2786Konferansepaper, Publicerat paper (Fagfellevurdert)
Abstract [en]

Recent years have seen advances in the estimation of full 6 degree-of-freedom object pose from a single 2D image. These advances have often been presented as a result of, or together with, a new local image descriptor. This paper examines how the performance for such a system varies with choice of local descriptor. This is done by comparing the performance of a full 6 degree-of-freedom pose estimation system for fourteen types of local descriptors. The evaluation is done on a database with photos of complex objects with simple and complex backgrounds and varying lighting conditions. From the experiments we can conclude that duplet features, that use pairs of interest points, improve pose estimation accuracy, and that affine covariant features do not work well in current pose estimation frameworks. The data sets and their ground truth is available on the web to allow future comparison with novel algorithms.

sted, utgiver, år, opplag, sider
Kobe: IEEE Robotics and Automation Society , 2009. s. 2779-2786
HSV kategori
Identifikatorer
URN: urn:nbn:se:liu:diva-44894DOI: 10.1109/ROBOT.2009.5152360ISI: 000276080400185Lokal ID: 78158ISBN: 9781424427888 (tryckt)OAI: oai:DiVA.org:liu-44894DiVA, id: diva2:265756
Konferanse
Robotics and Automation, 2009. ICRA '09. IEEE International Conference on
Tilgjengelig fra: 2009-10-10 Laget: 2009-10-10 Sist oppdatert: 2015-12-10

Open Access i DiVA

fulltekst(643 kB)1021 nedlastinger
Filinformasjon
Fil FULLTEXT01.pdfFilstørrelse 643 kBChecksum SHA-512
54bf86f2a2d99fde362bf39a17fc2799e8e82936f3aa896527037f11bdd75c03c2e68e5ca86ecb1ed0ad383eb7a1001b79df8c3e67c99dd9e201a9277c742704
Type fulltextMimetype application/pdf

Andre lenker

Forlagets fulltekst

Personposter BETA

Viksten, FredrikForssén, Per-ErikJohansson, Björn

Søk i DiVA

Av forfatter/redaktør
Viksten, FredrikForssén, Per-ErikJohansson, Björn
Av organisasjonen

Søk utenfor DiVA

GoogleGoogle Scholar
Totalt: 1021 nedlastinger
Antall nedlastinger er summen av alle nedlastinger av alle fulltekster. Det kan for eksempel være tidligere versjoner som er ikke lenger tilgjengelige

doi
isbn
urn-nbn

Altmetric

doi
isbn
urn-nbn
Totalt: 340 treff
RefereraExporteraLink to record
Permanent link

Direct link
Referera
Referensformat
  • apa
  • harvard1
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • oxford
  • Annet format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annet språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf