Shape Similarity 27. Februar 2006 Michael Keller

Inhalt Einführung und Übersicht Elastic Matching Shock Graphs Vergleich und Schlusswort

Shape Similarity Shape: Linien oder Gebiete Explizites Modellwissen ausgeschlossen! Semantisches Wissen ausgeschlossen! Motivation: Basis für höhere Applikationen: –Modell erstellen/fitten –Datenbank erstellen/look-up –Korrespondenz/depth-from-stereo –Tracking

Klassifikation Methoden

2 Repräsentanten Elastic Matching: Linien, lokal R. Basri et al., Determining the similarity of deformable shapes, Vision Research, 38: , 1998 Shock Graphs: Gebiete, strukturell K. Siddiqi et al., Shock graphs and shape matching, International Journal of Computer Vision, 30:1-24, 1999

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Kurven Kurve, parametrisiert durch Bogenlänge Tangente Tangentenwinkel Krümmung

Elastic Matching 1.Korrespondenz zwischen 2.Berechne Kosten … Korrespondenz meist

Kostenfunktion Mass für Ähnlichkeit bestimmt Korrespondenz Design der Kostenfunktion Primäraufgabe! Betrachtete Klasse:

Eigenschaften Stetigkeit Metrik Polygone Invarianz Implizite Erkennung von Struktur …

Federmodell Physik: Annahme: (damit )

Implementation Bestimmung der Krümmungen Dynamisches Programmieren

Resultate

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Blumsches Skelett Grassfire-Transformation Skelett plus assoziierte t- resp. r-Werte

Skelett Graph 4 Shock Typen (1,2,3,4), Startknoten (#), Endknoten (Φ) zeitlich rückwärts aufbauen azyklischer, gerichteter Graph Vergleich: largest subgraph isomorphism (NP-hart)

Graph Baum 10 Erzeugungsregeln schränken Topologie ein, Graph Baum largest subtree polynomial für gegebene Figur Baum eindeutig! für gegebenen Baum Figur eindeutig? Nein t-Werte dazunehmen

Beispielbaum

Zusammenfassung Skelett Graph Baum largest subtree mit lokalen Kosten schnell am entry-level robust Nur Jordan curves

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Methodenvergleich Sebastian et al., Curves vs. Skeletons in Object Recognition, 2001 Skelette besser bei –Artikulation –Umordnung –Verdeckung Direkter Kurvenvergleich –oft effizienter –bietet grossen Spielraum

Schlusswort Ähnlichkeit –intuitiv wichtig –schwer zu fassen –kontextabhängig Vielzahl an Methoden Keine one-fits-all Lösung!