Aplicaciones de características locales basadas en ShapeIndex para el reconocimiento de objetos

Los seres humanos hacemos que el reconocimiento de objetos parezca trivial. Podemos identificar fácilmente los objetos de nuestro entorno, independientemente de sus circunstancias, de si están al revés, tienen colores o texturas diferentes, están parcialmente ocluidos, etc. Incluso los objetos que aparecen de muchas formas distintas, como los jarrones, o los que están sujetos a desviaciones de forma considerables, como los árboles, pueden ser generalizados fácilmente por nuestro cerebro a un tipo de objeto. La identificación de objetos se realiza integrando la extracción de características invariantes de escala (SIFT) y la representación del índice de forma de imágenes de rango permite emparejar superficies con diferentes escalas y orientaciones. Se obtiene un índice de forma que se utiliza como descriptor local o descriptor de punto clave. Los descriptores de punto clave se identifican donde los valores del índice de forma son extremos. Por lo tanto, el proyecto propuesto es para la identificación de objetos utiliza 2 propiedades diferentes como las propiedades de la superficie 3D para la identificación del índice de forma y 2D escala invariante característica de transformación para la detección de puntos clave y la extracción de características. Este método propuesto puede aplicarse a imágenes escaladas, rotadas y ocluidas.