Kısa bir süre önce this paper'da açıklanan tekniği izleyerek bir tanıma yazılımı uyguladım. Ancak, veri kümemde OpenNI ile alınan derinlik haritaları da var.Derinlik bilgilerini kullanarak nesne tanıma algoritması için öneri
Tanı bilgisinin sağlamlığını derinlik bilgilerini kullanarak artırmak istiyorum. Yine de, VFH tanımlayıcılarını çıkardıktan sonra yay yanıt histogramlarını hesaplayan 1-vs-tüm SVM'leri eğitmekteyim (bu görev için OpenCV DescriptorExtractor arayüzünü uyarladım). Ancak konu şu: Daha kesin sonuçlar elde etmek için iki şeyi nasıl birleştirebilirim? Birisi bana bunun için bir strateji önerebilir mi?
P. Tanıyıcıyı nesneleri doğrudan bir kineye (örneğin şu anda yaptığım gibi, tanıyıcıya kırpılmış görüntüleri beslemek gibi değil) test etmeyi çok isterim.
Emin sağlamlığı artıracak derinlik bilgisini kullanıyor musunuz? SIFT/Bag of Visual Words yöntemini kullanarak, bir affine değişmez sistem ile sonuçlanan bir tanımlayıcı olarak alıntı yaptığınız kağıt. nesneyi ölçeklendirebilir/döndürebilir/çevirebilir ve yine de genel olarak benzer açıklayıcılar verir ve böylece nesneyi tanır. Derinlik bilgileri kullanır ve nesneyi kameraya çeşitli açılarda eğmeye başlarsanız, oldukça farklı sinyaller alırsınız. – jcollomosse