3D-Objekterkennung mit Faltungsnetzwerken - Sebastian Böhle (2016)
Für die Integration von Robotern in den Haushalt stellt die Objekterkennung eine zwingende Anforderung dar. In dieser Thesis wird ein neuartiger Ansatz vorgestellt, der die Objekterkennung mithilfe von Tiefeninformationen verbessert. Die Realisierung erfolgt durch die Kombination von zwei unterschiedlichen Verfahren zur Extraktion von Merkmalen eines Objekts. Zusätzlich wird eine Support Vector Machine zur Klassiffizierung des Objekts eingesetzt. Aus den Tiefeninformationen werden Merkmale in Form von geometrischen Eigenschaften extrahiert. Die Merkmalsextraktion aus den Farbinformationen erfolgt mit einem Faltungsnetzwerk. Eine Gegenüberstellung mit vergleichbaren Arbeiten sowie eine Evaluierung des Konzepts werden durchgeführt und die Ergebnisse diskutiert.
Keywords: Faltungsnetzwerke; Support Vector Machine; 3D-Objekterkennung; HSI-Farbraum