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저자정보
Kiho Kwak (Agency for Defense Development) Jihong Min (Agency for Defense Development) Seongyong Ahn (Agency for Defense Development)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 ICCAS 2017
발행연도
2017.10
수록면
711 - 716 (6page)

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Models are very important for many computer vision applications, such as object recognition, detection, and tracking. One can manage to perform the tasks without models, but with models, one can perform the tasks better. These tasks must also handle situation where previously unseen objects appear. In such cases the system must learn the new object or simply derive the descriptions for the object never seen before. In this paper, we propose the creation and use of an online approximate object model using a lidar and vision. The approximate model is represented with the approximate geometry and appearance of 3D objects. We build the model online by tracking the object consistently and estimating the connectivity of cliques representing different views of the same object. To create an model online by the sensor fusion, we investigate two stepwise modeling approaches: 1) motion-based modeling and 2) approximate 3D modeling. Experimental results demonstrate the viability of the proposed time-accumulated 2D and 3D model representation.
#Object modeling #Sensor fusion #pose estimation

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. INCREMENTAL MODEL LEARNING AND BUILDING
3. EXPERIMENTAL RESULTS
4. CONCLUSION
REFERENCES

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