TAILIEUCHUNG - Báo cáo hóa học: " Research Article Robust Object Categorization and Segmentation Motivated by Visual Contexts in the Human Visual System"

Tuyển tập báo cáo các nghiên cứu khoa học quốc tế ngành hóa học dành cho các bạn yêu hóa học tham khảo đề tài: Research Article Robust Object Categorization and Segmentation Motivated by Visual Contexts in the Human Visual System | Hindawi Publishing Corporation EURASIP Journal on Advances in Signal Processing Volume 2011 Article ID 101428 22 pages doi 2011 101428 Research Article Robust Object Categorization and Segmentation Motivated by Visual Contexts in the Human Visual System Sungho Kim Yeungnam University 214-1 Dae-Dong Gyeongsan-Si Gyeongsangbuk-Do 712-749 Republic of Korea Correspondence should be addressed to Sungho Kim sunghokim@ Received 7 April 2010 Accepted 9 November 2010 Academic Editor Steven McLaughlin Copyright 2011 Sungho Kim. This is an open access article distributed under the Creative Commons Attribution License which permits unrestricted use distribution and reproduction in any medium provided the original work is properly cited. Categorizing visual elements is fundamentally important for autonomous mobile robots to get intelligence such as novel object learning and topological place recognition. The main difficulties of visual categorization are two folds large internal and external variations caused by surface markings and background clutters respectively. In this paper we present a new object categorization method robust to surface markings and background clutters. Biologically motivated codebook selection method alleviates the surface marking problem. Introduction of visual context to the codebook approach can handle the background clutter issue. The visual contexts utilized are part-part context part-whole context and object-background context. The additional contribution is the proposition of a statistical optimization method termed boosted MCMC to incorporate the visual context in the codebook approach. In this framework three kinds of contexts are incorporated. The object category label and figure-ground information are estimated to best describe input images. We experimentally validate the effectiveness and feasibility of object categorization in cluttered environments. 1. Introduction Intelligent mobile robots should have visual perception .

• Báo cáo khoa học
• báo cáo khoa học
• báo cáo hóa học
• công trình nghiên cứu về hóa học
• tài liệu về hóa học
• cách trình bày báo cáo
• trình bày báo cáo
• tài liệu báo cáo khoa học
• cách trình bày báo cáo khoa học
• báo cáo khoa học sinh học
• báo cáo khoa học toán học
• luận văn mẫu
• người lính việt nam
• sau chiến tranh
• tuyển tập báo cáo khoa học
• báo cáo ngành triết học
• báo cáo ngành lịch sử
• báo cáo ngành văn học
• nghiên cứu khoa học
• báo cáo về văn học
• báo cáo triết học
• báo cáo văn học
• chuyên đề văn học
• văn học nghệ thuật
• văn học Việt NAm
• báo cáo ngành toán học
• báo cáo ngành vật lý
• báo cáo ngành chăn nuôi
• văn học Trung Hoa
• báo cáo khoa học kinh tế
• Kỷ yếu tóm tắt báo cáo khoa học
• Báo cáo khoa học y học
• Báo cáo y học
• Hội nghị khoa học tim mạch
• Báo cáo khoa học y khoa
• Tăng huyết áp
• báo cáo sinh học
• bảo tồn nguồn gen
• báo cáo ngành kỹ thuật
• Báo cáo quản lý chất thải sinh hoạt
• Báo cáo khoa học môi trường
• Báo cáo khoa học công nghệ
• Nghiên cứu khoa học về môi trường
• Đề tài nghiên cứu khoa học
• Báo cáo nghiên cứu khoa học