Bibliography | Oswald, Norbert; Levi, Paul: Statistische Objekterkennung durch nichtparametrische Hypothesenverifizierung. University of Stuttgart, Faculty of Computer Science, Technical Report No. 1997/17. 10 pages, german.
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CR-Schema | I.2.10 (Vision and Scene Understanding) I.3.5 (Computational Geometry and Object Modeling) I.4.7 (Image Processing Feature Measurement) I.5.1 (Pattern Recognition Models)
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Abstract | In diesem Bericht wird ein Verfahren vorgestellt, mit dem die Ähnlichkeit zweier komplexer 3D-Objekte an Hand nichtparametrischer statistischer Tests festgestellt werden kann. Dabei werden Objekte zunächst in einen normierten skalierungs- und translationsinvarianten Merkmalsraum abgebildet und anschließend unter Anwendung von Verfahren, die auf dem Vergleich von Verteilungsfunktionen basieren, mit verschiedenen Modellansichten verglichen. Zur Generierung eines Bewertungsmaßes für die Ähnlichkeit von Objekten verwenden wir die uni- und bivariaten Teststatistiken von Kolmogoroff und Smirnow sowie die von Cramer und von von Mises. Wie die Experimente zeigen, läßt sich mit diesem schnellen Verfahren besonders bei den bivariaten Tests eine hohe Signifikanz erzielen. Durch Gruppierung der Merkmale ist eine weitere Effizienzsteigerung bei der Erkennung der Objekte möglich
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Full text and other links | HTML (generated from PostScript)
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Department(s) | University of Stuttgart, Institute of Parallel and Distributed High-Performance Systems, Image Understanding
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Entry date | January 16, 1998 |
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