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tm - Technisches Messen

Plattform für Methoden, Systeme und Anwendungen der Messtechnik

[TM - Technical Measurement: A Platform for Methods, Systems, and Applications of Measurement Technology
]

Editor-in-Chief: Puente León, Fernando / Zagar, Bernhard

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2196-7113
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Objektklassifikation anhand von RGBD-Daten mithilfe konsonanter kontinuierlicher Belief-Funktionen

Object classification based on RGBD images using consonant continuous belief functions

Mario Lietz
  • Karlsruher Institut für Technologie (KIT), Institut für Industrielle Informationstechnik (IIIT)
  • :
/ Fernando Puente León
  • Karlsruher Institut für Technologie (KIT), Institut für Industrielle Informationstechnik (IIIT)
Published Online: 2014-10-04 | DOI: https://doi.org/10.1515/teme-2014-1047

Zusammenfassung

Momentane Technologien haben die Aufnahme von 3D-Punktdaten stark vereinfacht, wodurch es zu einem Entwicklungssprung in der Objekterkennung gekommen ist. Zur Mustererkennung und bei Klassifikationsaufgaben wird die Belief-Theorie bereits verwendet; dabei werden jedoch weitestgehend nur diskrete Räume betrachtet. Die Erweiterung der Belief-Theorie für den kontinuierlichen Raum eröffnet neue Möglichkeiten in der Datenfusion. Dazu werden in dieser Arbeit konsonante mehrdimensionale Belief-Funktionen konstruiert und dazu passende modellbasierte Merkmalsverfahren entwickelt. Eine Evaluierung geschieht am Beispiel der Klassifikation von Haushaltsgegenständen.

Abstract

Recent technologies have greatly simplified the acquisition of 3D point clouds, which led to a step change in object recognition. In pattern recognition and classification problems, the belief theory in discrete domain has been used successfully. Since the belief theory has been extended to the continuous domain, its use in data fusion needs to be reconsidered. In this article consonant multidimensional belief functions are constructed and a model-based approach to object recognition is presented. In addition, the methods are evaluated by classifying common household objects.

Schlagwörter: Kontinuierliche Belief-Theorie; Dempster-Shafer-Theorie; RGBD-Daten; Superquadriken; Farbkategorien

Keywords: Continuous belief theory; Dempster-Shafer theory; RGBD data; superquadrics; color categories

Mario Lietz

Mario Lietz hat am Karlsruher Institut für Technologie (KIT) Elektro- und Informationstechnik studiert und ist seit Abschluss des Studiums als wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Industrielle Informationstechnik tätig. Seine Schwerpunkte liegen auf Klassifikationsproblemen und der Bildverarbeitung.

Karlsruher Institut für Technologie (KIT), Institut für Industrielle Informationstechnik (IIIT), Hertzstraße 16, 76187 Karlsruhe, Germany, Tel.: +49-721-608-44419

Fernando Puente León

Fernando Puente León leitet das Institut für Industrielle Informationstechnik (IIIT) am Karlsruher Institut für Technologie (KIT). Hauptarbeitsgebiete: Mess- und Automatisierungstechnik, Signalverarbeitung, automatische Sichtprüfung und Bildverarbeitung, Mustererkennung und Informationsfusion.

Karlsruher Institut für Technologie (KIT), Institut für Industrielle Informationstechnik (IIIT), Hertzstraße 16, 76187 Karlsruhe, Germany, Tel.: +49-721-608-44521


Accepted: 2014-08-19

Received: 2014-07-21

Published Online: 2014-10-04

Published in Print: 2014-10-28


Citation Information: tm - Technisches Messen. Volume 81, Issue 10, Pages 511–521, ISSN (Online) 2196-7113, ISSN (Print) 0171-8096, DOI: https://doi.org/10.1515/teme-2014-1047, October 2014

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