Rozpoznawanie obiektów w obrazach RGB-D : wnioskowanie probablistyczne

Dwuczęściowy artykuł poświęcony jest rozpoznawaniu obiektów w obrazach RGB-D na potrzeby robotyki usługowej. W pierwszej części omówiono modele obiektów oraz metodę ich generacji. W poniższej, drugiej części uwagę skupiono na rozpoznawaniu instalacji obiektów z wykorzystaniem cech ekstrahowanych z obrazów RGB-D oraz wnioskowania probabilistycznego. Przedstawiono ideę zastosowania sieci Bayesa, proces generacji jej struktury oraz metodę wyznaczania wag początkowych sieci na podstawie wczytanych modeli obiektów. Omówiono proces rozpoznawania instalacji polegających na generacji hipotez przez sieć Bayesa na podstawie dopasowań cech wyekstrahowanych z aktualnie analizowanego obrazu RGB-D do cech modeli. Przedstawiono wyniki weryfikujące poprawność działania systemu.

---

The two-part article is devoted to the recognition of instances of objects in RGB-D images. The first part discusses the generation of object models. Current, second part focuses on utilization of probabilistic inference fo generation of lattice of hypotheses representing matching of the features observed in the image to features of stored object models. After a brief introduction to probabilistic inference, we present the general idea of system, discuss the method of generation of the Bayesian network and present the results of experiments that confirm the correct operation of the developed solution.