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• W2092184224 abstract "A common task in computer vision is to recognize the objects in an image. To do this, most computer vision systems start with the extraction of edges as primitives of pictures (Marr's primal sketch). We present a fresh approach to the problem of robust object recognition, where the edges are not the fundamental picture primitives, but rather the local axes of mirror symmetry (or local orientation). By describing two-dimensional simple objects, which we call ‘object primitives’, in terms of their local axes of mirror symmetry in polar coordinates, we can perform reliable object recognition in complex scenes. This new technique works independently of the object's position, rotation and geometric distortion, as well as in the case of partial occlusion. By processing a multi-resolution (pyramid) representation of thescene, our technique also becomes completely scale-invariant and it produces estimates of the different objects' sizes. Experimental results with natural scenes and standard image processing pictures illustrate the robustness of the new algorithm. Possible shortcomings and extensions of the presented search strategy (comparison of object description with scene contents) are discussed, as well as the position of this technique within a general framework of image understanding. Ein oft angetroffenes Problem beim Maschinen-Sehen ist das Erkennen eines Objektes in einem Bild. Die meisten Arbeiten zu diesem Problem beginnen dabei mit der Extraktion von Kanten als den wichtigen Bildprimitiven (Marr's primal sketch). Wir schlagen eine neue Art der robusten Objekt-Erkennung vor, wo nicht die Kanten die fundamentalen Bildprimitive sind, sondern die lokalen Spiegel-Symmetrie-Achsen als Ausdruck der lokalen Orientierung. Damit können einfache Objekte, welche wir als Objekt-Primitive bezeichnen, durch ihre Orientierung in lokalen Polarkoordinaten beschrieben und auch in komplexen Szenen sicher erkannt werden. Diese Technik der Objekterkennung ist unabhängig von der Lage, der Drehung und geometrischen Verzerrungen des Objektes und ist auch nicht durch teilweise Überdeckung behindert. Durch das Verarbeiten einer Auflösungs-Pyramide (multi-resolution Darstellung) wird dieses Verfahren auch vollständig grössenunabhängig und ist damit fähig, die Grösse des gesuchten Objektes geichzeitig mit seiner Lage zu bestimmen. Einige experimentelle Resultate mit natürlichen Szenen und Standard-Bildern aus der Bild-Verarbeitung illustrieren die Robustheit des beschriebenen Verfahrens. In der Diskussion wird auf mögliche Probleme bei diesem Lösungs-Ansatz für die Objekterkennung eingegangen. Erweiterungen der Suchstrategie werden besprochen, um das Modell eines Objektes noch besser mit den Orientierungen in einem Bild vergleichen zu können. Schliesslich wird diskutiert, wo das beschriebene Verfahren in einem generellen Rahmen des automatischen Bild-Verstehens einzuordnen ist. Une tâche répandue en vision par ordinateur est la reconnaissance d'objects dans une image. Pour y arriver, la plupart des systèmes de vision par ordinateur commencent par l'extraction de contours considèrés comme des primitives d'images (le schéma primaire de Marr). Nous présentons une approche nouvelle au problème de reconnaissance robuste d'objets, quand les contours ne sont pas les primitives fondamentales d'images mais les axes locaux de symétrie mirroir (orientation locale). En décrivant les objets simples bidimensionnels par les axes locaux de symétrie mirroir en coordonnées polaires, que nous appelons primitives d'objets, nous pouvons faire des reconnaissances fiables d'objets dans des scènes complexes. Cette nouvelle technique fonctionne indépendamment de la position, de la rotation et des distortions géomètriques des objets et également dans le cas d'objets qui se recouvrent partiellement. En traitant une représentation pyramidale multi-résolution de la scène, notre technique devient également complétement indépendante de l'échelle et produit des estimations d'objets de dimensions différentes. Les résultats expérimentaux avec des scènes naturelles et les images typiques de traitement illustrent la robustesse du nouvel algorithme. Les insuffisances possibles et les extensions de la statégie de recherche présentée (comparaison des descriptions d'objets avec le contenu de la scène) sont discutées ainsi que la place de cette technique dans un contexte général de compréhension d'images." @default.
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