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首页> 外文会议>Symposium on Virtual and Augmented Reality >3D Object Tracking in RGB-D Images Using Particle Swarm Optimization
【24h】

3D Object Tracking in RGB-D Images Using Particle Swarm Optimization

机译：使用粒子群优化的RGB-D图像中的3D对象跟踪

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Model based tracking techniques allow computing the pose of 3d objects without needing to use markers. In order to perform a precise tracking, these techniques have been using RGB-D sensors together with particle filters for evaluating several pose hypotheses of the object in a given frame from features such as points 3D coordinates, color and normal vector. This work presents a proposal to use of the particle swarm optimization method for allowing 3d object model based tracking. Experiments showed that the proposed method obtained precise results when compared to ground truth values and to state of the art techniques that perform object tracking from RGB-D images.
机译：基于模型的跟踪技术允许计算3d对象的姿态，而无需使用标记。为了执行精确的跟踪，这些技术已将RGB-D传感器与粒子滤波器一起使用，用于根据诸如点3D坐标，颜色和法线矢量等特征来评估给定帧中对象的几种姿态假设。这项工作提出了使用粒子群优化方法进行基于3d对象模型的跟踪的建议。实验表明，与地面真实值和从RGB-D图像执行对象跟踪的最新技术相比，该方法获得了精确的结果。

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