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シーン内のオブジェクトを検出する必要があります (iPhone および Android)。環境は、問題をより簡単かつ正確にする方法で制約されます。

  1. 環境は小さく、既知です...ユーザーは、アルゴリズムを「トレーニング」または制限するために事前に写真を撮ることができる単一の部屋または小さな屋外エリアを探索しています
  2. 多くの場合、スペース内のユーザーの場所は制限されています...スペースが大きい場合でも、ユーザーはスペース内の特定のパスに限定される可能性があります
  3. 検出されるオブジェクトは比較的静的です...それらは環境の一部であり、移動しません

しかし、問題を難しくしています：

  1. オブジェクトにマーカーを配置して環境を変更することはできないため、オブジェクト自体を認識する必要があります
  2. オブジェクトは見た目がよく似ているため、個々のアイテムだけでなく、周囲のシーンを入力として使用する必要がある場合があります

たとえば、道に沿って歴史的な墓地を歩くことを想像してみてください (芝生の上を歩くことは許可されていません)。ユーザーが携帯電話を墓石に向けたときに、墓石を特定し、墓石に対するユーザーの位置を推定できるようにしたいと考えています (パス上のユーザーの位置を推定できるようにするため)。あなたが墓石だけを見ているなら、多くの墓石はかなり似ています。事前にその道を歩いて、さまざまな角度からオブジェクトの複数の写真を撮ることができます.

このタイプのオブジェクト検出の問題に適したアルゴリズムまたはライブラリはありますか?

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これはあなたが探しているかもしれないものです: http://3dar.us/

彼らはあなたが望むものに近いもの（オブジェクトの場所、あなたの場所、距離など）を持つことができる独自のライブラリを持っています。あなたの検索で頑張ってください！

于 2012-07-12T13:07:13.267 に答える
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周囲のシーンが互いに十分に異なる場合は、ヒストグラムマッチングなどの単純な高速手法を使用してシーンを区別できる場合があります。これを使用して、現在のシーンを判別し、検索セットを絞り込むことができます。シーンを区別できる場合は、特定のシーンで予期される特定のオブジェクトを検索するオブジェクト検出モードに切り替えることができます。オブジェクトが静的で十分に文書化されている場合は、最も認識可能な機能記述子のコンパイル済みセットを検索したり、それらから相対的なポーズを決定したりできる可能性があります。PTAMMのアプローチは、これにほぼ類似しています（シーンを決定します。シーンの特徴点をロードし、現在のシーンで追跡します）。

あなたの例（墓石のマッチング）が実際に試みているものである場合、問題ははるかに困難になります（少なくとも表面的には、ほとんどの墓石と背景は、ジオメトリ、色などで非常に似ていると思います）。パスの制約は、方位に応じて検索セットを絞り込むことができる場合があることを意味します（すべての墓石が同じ方向を向いている場合を除く）。その後、残りの優れた機能（テキスト？）でできる限りのことをする必要があります。

于 2012-07-27T13:25:32.170 に答える