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【24h】

Solving the correspondence problem in stereo vision by internal simulation

机译：通过内部仿真解决立体视觉中的对应问题

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摘要

We present a computational model for object matching in a pair of stereo images based on internal sensorimotor simulation. In our study, we use pairs of retinal images, i.e. the resolution is higher towards the image center and low in the periphery, which stem from two cameras, each one mounted on a pan-tilt unit (PTU). The internal simulation is driven by two internal models: a saccade controller (SC) which generates a fixation movement to a certain point in either image, and a visual forward model (VFM) that models the effect on camera movements (by the PTU) onto the image. The SC takes as sensory input the current position of a salient point (in image coordinates) and generates a motor command that would lead to the fixation of that point. The VFM takes as sensory input a current camera image and a motor command, i.e. a saccade, and generates an image that appears as if the saccade was executed. By using the internal models, the salient objects are virtually fixated in both images. These fixated views are matched against each other using a simple difference-based matching approach. The performance of the model is evaluated through a large number of experiments on an image database and compared to a widely used approach from computer vision. In addition, a comparison on a commonplace scene is presented.
机译：我们提出了基于内部感觉运动模拟的一对立体图像中对象匹配的计算模型。在我们的研究中，我们使用成对的视网膜图像，即朝向图像中心的分辨率较高，而边缘的分辨率较低，这是由两个摄像头产生的，每个摄像头均安装在云台上（PTU）。内部模拟由两个内部模型驱动：扫视控制器（SC）可以生成任一图像中特定点的注视运动，以及视觉前向模型（VFM）可以将对摄像机运动的影响（通过PTU）建模到图片。 SC将显着点的当前位置（在图像坐标中）作为感官输入，并生成将导致该点固定的运动命令。 VFM将当前的摄像机图像和运动命令即扫视运动作为感官输入，并生成看起来好像执行了扫视运动的图像。通过使用内部模型，两个图像中的显着对象都被虚拟固定。这些固定的视图使用简单的基于差异的匹配方法相互匹配。通过在图像数据库上进行大量实验来评估模型的性能，并将其与计算机视觉中广泛使用的方法进行比较。另外，提出了一个普通场景的比较。

著录项

  • 来源
    《Adaptive Behavior》 |2013年第4期|239-250|共12页
  • 作者

    Alexander Kaiser; Wolfram Schenck; Ralf Moeller;

  • 作者单位

    Computer Engineering Group, Faculty of Technology, Bielefeld University, Bielefeld, Germany;

    Computer Engineering Group, Faculty of Technology, Bielefeld, Germany,CITEC - Center of Excellence Cognitive Interaction Technology, Bielefeld University, Bielefeld, Germany;

    Computer Engineering Group, Faculty of Technology, Bielefeld, Germany,CITEC - Center of Excellence Cognitive Interaction Technology, Bielefeld University, Bielefeld, Germany;

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