Situated Vision to Perceive Object Shape an Affordances

情景视觉感知物体形状和功能可供性

• 批准号: 173793293
• 负责人: Professorin Dr. Simone Frintrop
• 金额: --
• 依托单位: Institut für Automatisierungs- und Regelungstechnik
• 依托单位国家: 德国
• 项目类别: Research Grants
• 财政年份: 2011
• 资助国家: 德国
• 起止时间: 2010-12-31 至 2015-12-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://gepris.dfg.de/gepris/projekt/173793293?language=en
• 关键词: Situated; Vision; Perceive; Object; Shape

Ziel dieses Projekts ist es, Modelle und Methoden zu erarbeiten, um die dreidimensionale Form und Affordanzen von alltäglichen Objekten zu erfassen und zu kategorisieren. Zur Lösung entwickeln wir das Paradigma des ”situierten Sehens” - die 3D Wahrnehmung der Umgebung aus der Sicht des Roboters. Dieser Ansatz verwendet neue Erkenntnisse der Kognitions- und Neurowissenschaften: durch die Fusion von Bildmerkmalen wird es möglich, 3D-Formelemente zu extrahieren, zu gruppieren und in Relation zu Affordanzkategorien zu stellen. Visuelle Aufmerksamkeit und aufgabenorientierte Suche konzentrieren die Verarbeitung auf relevante Szenenbereiche. Die Analyse der Formelemente wird verwendet, um semantische 3D-Konzepte wahrzunehmen, z.B. “stellbare Fläche”, und zu lernen, welche Elemente Affordanzkategorien bilden. Wir zeigen die Allgemeingültigkeit des Ansatzes anhand einer Evaluierung in drei Wohnungen mit variierender Komplexität. Vier renommierte Gruppen mit Expertisen in verschiedenen Bereichen haben sich zusammengeschlossen, um dieses Vorhaben zu realisieren: visuelle Aufmerksamkeit, Kategorisierung, Formwahrnehmung und Lernen sind notwendig um dieses neue Paradigma der Wahrnehmung für kognitive Systeme eingehend zu erforschen.

Ziel dieses Projekts ist es，Modelle und Methoden zu erarbeiten，um die dreidimensionale Form und Affordanzen von alltäglichen Objekten zu erfassen und zu categorisieren. Zur Lösung entwickeln wir das Paradigma des“situierten Sehens”- die 3D Wahrnehmung der Umgebung aus der Sicht des Roboters.这一新的诊断方法是认知和神经科学的新认识：通过图像融合，三维成像将更加清晰，更加直观，更加全面，更加深入。Visuelle Aufmerksamkeit and aufgabenorientierte Suche konzentrieren die Verarbeitung auf relevante Szenenbereiche.形式分析是一种语义三维概念分析方法。“stellbare Fläche”，and zu lernen，welche Elemente Affordanzkategorien bilden.我们将对所有的分析进行评估，并对三个不同的复杂问题进行评估。维耶重新任命专家小组在verbedenen Bereichen haben sich zusammengeschlossen，um dieses Vorhaben zu realisieren：visuelle Aufmerksamkeit，Kategorisierung，Formwahrnehmung和Lernen sind notwendig um dieses neue Paradigma der Wahrnehmung für koggly System eingezu erforschen。

项目成果

Sequence-level object candidates based on saliency for generic object recognition on mobile systems

• DOI: 10.1109/icra.2015.7138990
• 发表时间: 2015-05
• 期刊: 2015 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)
• 作者: Esther Horbert;Germán Martín García;S. Frintrop;B. Leibe

A Cognitive Approach for Object Discovery

• DOI: 10.1109/icpr.2014.404
• 发表时间: 2014-08
• 期刊: 2014 22nd International Conference on Pattern Recognition
• 作者: S. Frintrop;Germán Martín García;A. Cremers

Saliency-based object discovery on RGB-D data with a late-fusion approach

使用后期融合方法对 RGB-D 数据进行基于显着性的对象发现

• DOI: 10.1109/icra.2015.7139441
• 发表时间: 2015
• 期刊: 2015 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)
• 作者: Germán Martín-García;Ekaterina Potapova;Thomas Werner;Michael Zillich;Markus Vincze;Simone Frintrop
• 通讯作者: Simone Frintrop