Predlagali smo novo formulacijo konstelacijskega modela s korelacijskimi filtri, ki povzema geometrijske in vizualne omejitve v eni sami konveksni kriterijski funkciji za katero izpeljemo učinkovito optimizacijo polno povezane konstelacije. Sledilnik obravana tarčo na dveh nivojih podrobnosti. Naloga grobe predstavitve je približna lokalizacija objekta, srednje-nivojska predstavitev pa uporablja deformabilni model za natančno lokalizacijo. Deformacijski model omogoča prilagajanje izgleda na tarče, ki spreminjajo aspekt ali se delno zakrivajo, kar je pogost pojav pri sledenju plovil. Sledilnik podrobno analiziramo na glavnih podatkovnih zbirkah OTB, VOT2014 in VOT2015 kjer izkazuje odlično delovanje v realnem času.
COBISS.SI-ID: 1537625283
Kategorizacija sob, t.j., prepoznavanje funkcionalnosti novega prostora, je ključna zmožnost mobilnega gospodinjskega robota. Predstavljamo nov pristop h kategorizaciji prostorov, ki temelji na 2D laserskih globinskih meritvah. Metoda temelji na novem prostorskem modelu, sestavljenem iz srednje-nivojskih delov, ki so zgrajeni s pomočjo nizkonivojske predstavitve z deli. Metoda zlijemo z vizualno informacijo za kategorizacijo prostorov, ki prav tako temelji na srednjenivojskih vizualnih delih prostora. Poleg tega predlagamo novo diskriminacijsko metodo učenja, ki se uporablja za izbor delnih slovarjev tako v laserskih kot v vizualnih modalitetah. Na koncu poročamo primerjalno analizo pristopov, ki temeljijo na laserskem pristopu, opristopu z vizualno informacijo, in pristopih, ki kombinirajo lasersko in vidno informacijo v enovitem okvirju. Metode analiziramo na veliki podatkovni zbirki s številnimi kategorijami notranjih prostorov.
COBISS.SI-ID: 1537424323
Članek predstavlja novo robustno metodo za sledenje objektu v slikah RGB-D, prav tako pa prispeva k novi podatkovni zbirki za ocenjevanje RGB-D sledilnikov. Sorodna dela uporabljajo globinsko informacijo zgolj za detekcijo zakrivanj objekta. V nasprotju s tem predlagamo prilagoditveni globnisko invarianten model, ki uporablja tako globino kot vizualno informacijo za sledenje. Uvajamo nov, hierarhičen dvoslojni model (ki obsega lokalne in globalne modele), ki uporablja prostorsko-časovne omejitve za stabilno in sledenje. Pokažemo, kako združevanje ciljnih in kontekstualnimi informacijami izboljša sledenje. Naš sledilnik izkazuje odlične rezultate pri evalvaciji s sodobnimi dvemi metodologijami VOT in OTB.
COBISS.SI-ID: 1537680579
Samodejna razpoznava ljudi iz slik uhljev predstavlja aktivno področje v biometriji. Možnosti, da zajamemo sliko uhlja z razdalje ter na pasiven način, uvrščajo to modalnost med privlačne izbire za nadzorne in sorodne aplikacije. V zadnjih letih so na tem področju bili predstavjeni pomembni prispevki, kljub temu pa ostajajo odprta raziskovalna vprašanja, ki preprečujejo uporabo tehnologije v širše komercialne namene. To delo predstavlja pregled področja razpoznave uhljev iz 2D slik in se osredotoča na metode na osnovi lokalnih opisnikov, ki trenutno dosegajo najboljše rezultate. Podaja odprte izzive in potencialne usmeritve raziskav z namenom, da izpostavi bralcu dobra izhodišča za nadalnje delo. Poleg pregleda področja delo predstavi tudi novo bazo slik, kjer so slike zajete v nenadzorovanih okoljih, ter programsko orodje z implementacijo kopice najboljših metod za razpoznavo uhljev. Tako baza kot orodje sta namenjena naslavljanju odprtih vprašanj tega področja ter sta javno dostopni.
COBISS.SI-ID: 1537395395
V članku obravnavamo problem razvoja algoritmov vizualnega sledenja. Predstavljamo specializiran komunikacijski protokol za komunikacijo med sledilnikom in aplikacijo. S tem ločimo razvoj sledilnih algoritmov od specifične aplikacije. Primer primarne uporabe je evalvacija sledilnih algoritmov v kompleksnih scenarijih, ki jih pričakujemo na robotskih platformah kot so na primer robotska plovila. Predstavljamo referenčno implementacijo protokola, ki omogoča enostavno uporabo v več priljubljenih programskih jezikih in podajamo diskusijo o možnih prihodnjih scenarijih uporabe.
COBISS.SI-ID: 1537470147