liu.seSearch for publications in DiVA
Endre søk
Begrens søket
1 - 1 of 1
RefereraExporteraLink til resultatlisten
Permanent link
Referera
Referensformat
  • apa
  • 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
Treff pr side
  • 5
  • 10
  • 20
  • 50
  • 100
  • 250
Sortering
  • Standard (Relevans)
  • Forfatter A-Ø
  • Forfatter Ø-A
  • Tittel A-Ø
  • Tittel Ø-A
  • Type publikasjon A-Ø
  • Type publikasjon Ø-A
  • Eldste først
  • Nyeste først
  • Skapad (Eldste først)
  • Skapad (Nyeste først)
  • Senast uppdaterad (Eldste først)
  • Senast uppdaterad (Nyeste først)
  • Disputationsdatum (tidligste først)
  • Disputationsdatum (siste først)
  • Standard (Relevans)
  • Forfatter A-Ø
  • Forfatter Ø-A
  • Tittel A-Ø
  • Tittel Ø-A
  • Type publikasjon A-Ø
  • Type publikasjon Ø-A
  • Eldste først
  • Nyeste først
  • Skapad (Eldste først)
  • Skapad (Nyeste først)
  • Senast uppdaterad (Eldste først)
  • Senast uppdaterad (Nyeste først)
  • Disputationsdatum (tidligste først)
  • Disputationsdatum (siste først)
Merk
Maxantalet träffar du kan exportera från sökgränssnittet är 250. Vid större uttag använd dig av utsökningar.
  • 1.
    Wallenberg, Marcus
    et al.
    Linköpings universitet, Institutionen för systemteknik. Linköpings universitet, Tekniska högskolan.
    Forssén, Per-Erik
    Linköpings universitet, Institutionen för systemteknik, Bildbehandling. Linköpings universitet, Tekniska högskolan.
    Embodied Object Recognition using Adaptive Target Observations2010Inngår i: Cognitive Computation, ISSN 1866-9956, E-ISSN 1866-9964, Vol. 2, nr 4, s. 316-325Artikkel i tidsskrift (Fagfellevurdert)
    Abstract [en]

    In this paper, we study object recognition in the embodied setting. More specifically, we study the problem of whether the recognition system will benefit from acquiring another observation of the object under study, or whether it is time to give up, and report the observed object as unknown. We describe the hardware and software of a system that implements recognition and object permanence as two nested perception-action cycles. We have collected three data sets of observation sequences that allow us to perform controlled evaluation of the system behavior. Our recognition system uses a KNN classifier with bag-of-features prototypes. For this classifier, we have designed and compared three different uncertainty measures for target observation. These measures allow the system to (a) decide whether to continue to observe an object or to move on, and to (b) decide whether the observed object is previously seen or novel. The system is able to successfully reject all novel objects as “unknown”, while still recognizing most of the previously seen objects.

1 - 1 of 1
RefereraExporteraLink til resultatlisten
Permanent link
Referera
Referensformat
  • apa
  • 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