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Robust Multi-Algorithm Object Recognition Using Machine Learning Methods

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Metadaten

Formale Metadaten

Titel Robust Multi-Algorithm Object Recognition Using Machine Learning Methods
Serientitel Robotics - Hochschule Ravensburg-Weingarten
Autor Ertel, Wolfgang
Mitwirkende The Institute for Artificial Intelligence (IKI)
Autonome mobile Serviceroboter Standort Ravensburg-Weingarten, Zentrum für angewandte Forschung an Fachhochschulen
Fromm, Tobias
Staehle, Benjamin
Lizenz CC-Namensnennung - keine kommerzielle Nutzung - keine Bearbeitung 3.0 Deutschland:
Sie dürfen das Werk bzw. den Inhalt in unveränderter Form zu jedem legalen und nicht-kommerziellen Zweck nutzen, vervielfältigen, verbreiten und öffentlich zugänglich machen, sofern Sie den Namen des Autors/Rechteinhabers in der von ihm festgelegten Weise nennen.
DOI 10.5446/30632
Herausgeber Hochschule Ravensburg-Weingarten
Erscheinungsjahr 2012
Sprache Englisch

Inhaltliche Metadaten

Fachgebiet Technik
Abstract Object recognition in a household environment performed by a service robot. The objects are recognized by shape, texture and color-based algorithms whose outputs are then combined to create an object hypothesis. This works score-based, meaning that arbitrary algorithms and recognition frameworks can be combined without changing their outputs. In contrary to similar approaches, the proposed method automatically selects which algorithms to use and how to weigh their outputs. Reference: T. Fromm, B. Staehle, W. Ertel: Robust Multi-Algorithm Object Recognition Using Machine Learning Methods. IEEE International Conference on Multisensor Fusion and Information Integration, Hamburg, Germany, 2012.

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