Computer Vision, Imaging and Computer Graphics Theory and Applications
Computer Vision, Imaging and Computer Graphics Theory and Applications
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计算机视觉、成像与计算机图形学理论与应用
DOI：
10.1007/978-3-319-29971-6_11
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发表时间：
2016
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Haines O
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Haines O
在本文中，我们表明，结合知识的相机的方向与视觉信息可以用来提高语义图像分割的性能。这是基于这样的假设，即相机所面向的方向作为其创建的图像内容的先验。我们用一个连接到头戴式显示器上的摄像头收集了以自我为中心的视频，并使用惯性传感器记录了它的方向。通过将方向信息与典型的图像描述符相结合，我们表明，与单独的视觉相比，单个图像的分割在准确性上有所提高，在六个类别中从61%提高到71%。我们还表明，这种方法可以适用于点和线为基础的功能，从图像，这些可以结合在一起，以进一步的好处。我们所得到的系统将在自主机器人运动和指导视障人士的应用。
In this paper we show that combining knowledge of the orientation of a camera with visual information can be used to improve the performance of semantic image segmentation. This is based on the assumption that the direction in which a camera is facing acts as a prior on the content of the images it creates. We gathered egocentric video with a camera attached to a head-mounted display, and recorded its orientation using an inertial sensor. By combining orientation information with typical image descriptors, we show that segmentation of individual images improves in accuracy compared with vision alone, from 61 % to 71 % over six classes. We also show that this method can be applied to both point and line based features from the image, and that these can be combined together for further benefits. Our resulting system would have applications in autonomous robot locomotion and guiding visually impaired humans.
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