Outline of object recognition (original) (raw)
تمييز الأشياء (بالإنجليزية: Object recognition) هي أحد فروع الرؤية الحاسوبية والتي تدرس مهمة العثور على كائن معين في صورة أو مقطع فيديو. يستطيع البشر التعرف على العديد من الكائنات في الصور بالقليل من الجهد، بالرغم من أن الصورة قد تختلف بعض الشيء من نواحي مختلفة، مثل الاختلاف في الأحجام، أو حتى عندما يتم نقلها أو تدويرها. حتى أنه يمكن للإنسان التعرف على الأشياء عندما تكون مخفية جزئيا. هذه المهمة لا تزال تمثل تحديا لأنظمة الرؤية الحاسوبية. تستخدم العديد من التقنيات في تمييز الأشياء مثل استخلاص الميزات، المقارنة مع قاعدة بيانات للأشكال وغيرها.
| Property | Value |
|---|---|
| dbo:abstract | El reconeixement d'objectes és un procés en el que l'objectiu principal és identificar un determinat objecte dins d'una imatge estàtica o video. L'eśser humà realitza aquest procés i pot detectar una multitud d'objectes satisfactòriament tenim en compte diferents factors com són els diferents punts de vista, la mida, l'escala o fins i tot si l'objecte pateix transformacions. Avui en dia aquest tipus de detecció és aplicada a màquines electróniques mitjançant diferents métodes i algoritmes de reconeixement, aquestes tècniques s'estudien a la branca de Visió Artificial que está dins el camp de la Inteligéncia Artificial. (ca) تمييز الأشياء (بالإنجليزية: Object recognition) هي أحد فروع الرؤية الحاسوبية والتي تدرس مهمة العثور على كائن معين في صورة أو مقطع فيديو. يستطيع البشر التعرف على العديد من الكائنات في الصور بالقليل من الجهد، بالرغم من أن الصورة قد تختلف بعض الشيء من نواحي مختلفة، مثل الاختلاف في الأحجام، أو حتى عندما يتم نقلها أو تدويرها. حتى أنه يمكن للإنسان التعرف على الأشياء عندما تكون مخفية جزئيا. هذه المهمة لا تزال تمثل تحديا لأنظمة الرؤية الحاسوبية. تستخدم العديد من التقنيات في تمييز الأشياء مثل استخلاص الميزات، المقارنة مع قاعدة بيانات للأشكال وغيرها. (ar) Objekterkennung ist ein Teilgebiet der Bildverarbeitung bzw. des computerbasierten Sehens bei der man versucht in Bildern einzelne Objekte zu identifizieren. Ein Bild wird hierbei in Regionen unterteilt, die sinnvolle Einheiten bilden, welche dann weiter auf Merkmale hin untersucht werden, um die Bildregion einer Klasse von Objekten zuordnen zu können. Eine vorläufige Objekterkennung läuft meistens nach diesem Schema ab: Unterteile ein Bild in kleinere Bildausschnitte (Fenster) fester Größe und wende dann einen Klassifizierungsalgorithmus auf dieses Fenster an. Während es uns Menschen relativ leicht fällt einzelne Objekte, z. B. ein Pudel oder ein Schäferhund, einer abstrakten Kategorie zuzuordnen, in diesem Fall der Kategorie Hund, ist es extrem schwer dies einem Computer beizubringen. Diese Aufgabe wird umso schwieriger, je mehr Klassen von Objekten identifiziert werden sollen. Deswegen wendet man i. d. R. einen spezifischen Algorithmus auf das Bild an, welcher z. B. nur Gesichter erkennen kann. (de) Object recognition – technology in the field of computer vision for finding and identifying objects in an image or video sequence. Humans recognize a multitude of objects in images with little effort, despite the fact that the image of the objects may vary somewhat in different view points, in many different sizes and scales or even when they are translated or rotated. Objects can even be recognized when they are partially obstructed from view. This task is still a challenge for computer vision systems. Many approaches to the task have been implemented over multiple decades. (en) 物体認識（ぶったいにんしき、英: Object Recognition）とは、画像や動画の中から与えられた物体を検出すること。大きく分けて一般物体認識と特定物体認識の二つがある。 (ja) Nella visione artificiale, il riconoscimento di oggetti, in inglese object recognition, è la capacità di trovare un determinato oggetto in una sequenza di immagini o video. L'essere umano riconosce una moltitudine di oggetti in immagini con poco sforzo, nonostante il fatto che l'immagine degli oggetti possa variare un po' in diversi punti di vista, in diversi formati/scala o rotazione; gli oggetti possono essere riconosciuti anche quando sono parzialmente esclusi dalla vista. Questo compito è ancora una sfida per la visione artificiale (in inglese computer vision) in generale. L'informatico ha sperimentato la visione artificiale per l'estrazione e l'utilizzo della scala invariante SIFT in modo da rendere il riconoscimento più affidabile. Per ogni oggetto in un'immagine, ci sono molte caratteristiche, che sono caratteristiche interessanti dell'oggetto, le quali possono essere estratte in modo da fornire una descrizione "caratteristica" dell'oggetto. Questa descrizione estratta da una immagine campione può poi essere utilizzata per identificare l'oggetto durante il tentativo di individuare l'oggetto in una immagine di test contenente più oggetti. È importante che l'insieme di caratteristiche estratte dall'immagine campione sia insensibile a variazioni di scala delle immagini, i disturbi, l'illuminazione e distorsioni geometriche, in modo da rendere affidabile il riconoscimento. Il metodo brevettato di Lowe può riconoscere gli oggetti in maniera affidabile, anche tra il disordine e con occlusione parziale perché il metodo SIFT è indipendente dalla scala, orientamento, distorsione e parzialmente dai cambiamenti d'illuminazione. Questo articolo presenta il metodo di Lowe e cita alcuni concorrenti tecniche disponibili per l'object recognition in presenza di disordine e occlusione parziale. (it) Objectherkenning is het automatisch detecteren van bepaalde objecten door een computer. Mensen herkennen objecten zonder veel moeite hoewel objecten zelden exact hetzelfde voorkomen. Soms staan we dicht bij of veraf, wat ervoor zorgt dat het object groter of kleiner lijkt, op andere plaatsten staat hetzelfde object dan weer gedraaid of half verstopt achter iets anders. Toch hebben wij geen problemen om dit te herkennen, bij computergestuurde objectherkenning zorgt dit voor een grote moeilijkheid.Een pionier op het vlak van objectherkenning was David Lowe, een Canadese wetenschapper. Hij kwam met het idee om van een object punten te nemen die niet veranderen door translatie, rotatie, grootte en lichte vervorming. Het algoritme dat hiervoor gebruikt wordt, wordt Scale-invariant feature transform (SIFT) genoemd. Hoewel er vele manieren zijn om aan objectherkenning te doen, is dit de meest algemene methode. (nl) |
| dbo:wikiPageExternalLink | http://www.iprg.co.in http://lrs.icg.tugraz.at/pubs/roth_tr-icg_08.pdf%7Ctitle=SURVEYOFAPPEARANCE-BASED http://www.dumitru.ca/ http://www8.cs.umu.se/kurser/TDBD09/VT02/cvbook/ch20csppose.pdf http://www.cse.psu.edu/~rcollins/CSE486/lecture31_6pp.pdf http://research.google.com/pubs/AlexanderToshev.html http://research.google.com/pubs/ChristianSzegedy.html http://www.cs.rutgers.edu/~elgammal/classes/cs534/lectures/3D_modelbasedvision.pdf http://papers.nips.cc/book/advances-in-neural-information-processing-systems-26-2013 http://papers.nips.cc/paper/5207-deep-neural-networks-for-object-detection.pdf http://web.mit.edu/~wingated/www/introductions/appearance_based_methods.pdf http://www.scholarpedia.org/article/Scale_Invariant_Feature_Transform |
| dbo:wikiPageID | 14661466 (xsd:integer) |
| dbo:wikiPageLength | 25954 (xsd:nonNegativeInteger) |
| dbo:wikiPageRevisionID | 1102185849 (xsd:integer) |
| dbo:wikiPageWikiLink | dbr:List_of_emerging_technologies dbr:Android_Eyes_-_Object_Recognition dbr:Deformable_Part_Model dbr:Fast_indexing dbr:Generalized_cylinders dbr:Global_scene_representations dbr:Gradient_histograms dbr:Object_Counting_and_Monitoring dbr:Window-based_detection dbr:Integral_channel_feature dbr:Intelligent_speed_assistance dbr:Invariant_(physics) dbr:Pedestrian_detection dbr:Shape_from_Shading dbc:Outlines_of_applied_sciences dbr:Geometric_hashing dbr:Geon_(psychology) dbr:Reflectance dbr:Template_matching dbr:Genetic_algorithm dbr:Content-based_image_retrieval dbr:Context_awareness dbr:Convolutional_neural_network dbr:Correspondence_problem dbr:Artificial_neural_networks dbr:Computer-aided_diagnosis dbr:Computer_vision dbr:Feature_extraction dbr:Deep_Learning dbr:Hough_transform dbr:Panorama dbr:Speeded_up_robust_features dbr:Activity_recognition dbr:Transfer_learning dbr:Haar-like_feature dbr:Irving_Biederman dbr:3D_object_recognition dbr:3D_reconstruction dbc:Object_recognition_and_categorization dbr:Histogram_of_oriented_gradients dbr:Quality_control dbr:Object_detection dbr:Bingham_distribution dbr:Edge_detection dbr:Eigenface dbr:Video_tracking dbr:Automated_parking_system dbr:Automatic_image_annotation dbr:Automatic_target_recognition dbr:Pose_(computer_vision) dbr:Olivier_Faugeras dbr:OpenCV dbr:Optical_Character_Recognition dbr:Canny_edge_detector dbc:Wikipedia_outlines dbr:Scale-invariant_feature_transform dbr:Face_detection dbr:Implicit_surface dbr:Robot_localization dbr:Unsupervised_learning dbr:Object_categorization_from_image_search dbr:Video_stabilization dbr:Stochastic_grammar dbr:Thomas_Binford dbr:Outline_of_artificial_intelligence dbr:Topic_model dbr:List_of_computer_vision_topics dbr:Backprojection dbr:Image_feature dbr:Image_watermarking dbr:Pose_clustering dbr:Biologically_inspired dbr:Primal_sketch dbr:Speeded_Up_Robust_Features |
| dbp:wikiPageUsesTemplate | dbt:About dbt:Citation_needed dbt:Cite_journal dbt:ISBN dbt:Reflist dbt:See_also dbt:Short_description dbt:Sisterlinks dbt:TOC_limit dbt:FeatureDetectionCompVisNavbox dbt:Outline_footer |
| dcterms:subject | dbc:Outlines_of_applied_sciences dbc:Object_recognition_and_categorization dbc:Wikipedia_outlines |
| rdf:type | owl:Thing yago:WikicatOutlines yago:Boundary108512259 yago:Extremity108568978 yago:Location100027167 yago:Object100002684 yago:Outline108612786 yago:PhysicalEntity100001930 yago:Region108630039 yago:YagoGeoEntity yago:YagoLegalActorGeo yago:YagoPermanentlyLocatedEntity |
| rdfs:comment | تمييز الأشياء (بالإنجليزية: Object recognition) هي أحد فروع الرؤية الحاسوبية والتي تدرس مهمة العثور على كائن معين في صورة أو مقطع فيديو. يستطيع البشر التعرف على العديد من الكائنات في الصور بالقليل من الجهد، بالرغم من أن الصورة قد تختلف بعض الشيء من نواحي مختلفة، مثل الاختلاف في الأحجام، أو حتى عندما يتم نقلها أو تدويرها. حتى أنه يمكن للإنسان التعرف على الأشياء عندما تكون مخفية جزئيا. هذه المهمة لا تزال تمثل تحديا لأنظمة الرؤية الحاسوبية. تستخدم العديد من التقنيات في تمييز الأشياء مثل استخلاص الميزات، المقارنة مع قاعدة بيانات للأشكال وغيرها. (ar) Object recognition – technology in the field of computer vision for finding and identifying objects in an image or video sequence. Humans recognize a multitude of objects in images with little effort, despite the fact that the image of the objects may vary somewhat in different view points, in many different sizes and scales or even when they are translated or rotated. Objects can even be recognized when they are partially obstructed from view. This task is still a challenge for computer vision systems. Many approaches to the task have been implemented over multiple decades. (en) 物体認識（ぶったいにんしき、英: Object Recognition）とは、画像や動画の中から与えられた物体を検出すること。大きく分けて一般物体認識と特定物体認識の二つがある。 (ja) El reconeixement d'objectes és un procés en el que l'objectiu principal és identificar un determinat objecte dins d'una imatge estàtica o video. L'eśser humà realitza aquest procés i pot detectar una multitud d'objectes satisfactòriament tenim en compte diferents factors com són els diferents punts de vista, la mida, l'escala o fins i tot si l'objecte pateix transformacions. (ca) Objekterkennung ist ein Teilgebiet der Bildverarbeitung bzw. des computerbasierten Sehens bei der man versucht in Bildern einzelne Objekte zu identifizieren. Ein Bild wird hierbei in Regionen unterteilt, die sinnvolle Einheiten bilden, welche dann weiter auf Merkmale hin untersucht werden, um die Bildregion einer Klasse von Objekten zuordnen zu können. Eine vorläufige Objekterkennung läuft meistens nach diesem Schema ab: Unterteile ein Bild in kleinere Bildausschnitte (Fenster) fester Größe und wende dann einen Klassifizierungsalgorithmus auf dieses Fenster an. (de) Nella visione artificiale, il riconoscimento di oggetti, in inglese object recognition, è la capacità di trovare un determinato oggetto in una sequenza di immagini o video. L'essere umano riconosce una moltitudine di oggetti in immagini con poco sforzo, nonostante il fatto che l'immagine degli oggetti possa variare un po' in diversi punti di vista, in diversi formati/scala o rotazione; gli oggetti possono essere riconosciuti anche quando sono parzialmente esclusi dalla vista. Questo compito è ancora una sfida per la visione artificiale (in inglese computer vision) in generale. L'informatico ha sperimentato la visione artificiale per l'estrazione e l'utilizzo della scala invariante SIFT in modo da rendere il riconoscimento più affidabile. (it) Objectherkenning is het automatisch detecteren van bepaalde objecten door een computer. Mensen herkennen objecten zonder veel moeite hoewel objecten zelden exact hetzelfde voorkomen. Soms staan we dicht bij of veraf, wat ervoor zorgt dat het object groter of kleiner lijkt, op andere plaatsten staat hetzelfde object dan weer gedraaid of half verstopt achter iets anders. Toch hebben wij geen problemen om dit te herkennen, bij computergestuurde objectherkenning zorgt dit voor een grote moeilijkheid.Een pionier op het vlak van objectherkenning was David Lowe, een Canadese wetenschapper. Hij kwam met het idee om van een object punten te nemen die niet veranderen door translatie, rotatie, grootte en lichte vervorming. Het algoritme dat hiervoor gebruikt wordt, wordt Scale-invariant feature trans (nl) |
| rdfs:label | تمييز الأشياء (ar) Reconeixement d'objectes (ca) Objekterkennung (de) Object recognition (it) 物体認識 (ja) Outline of object recognition (en) Objectherkenning (nl) |
| rdfs:seeAlso | dbr:Computer_vision dbr:Bag_of_words_model |
| owl:sameAs | yago-res:Outline of object recognition wikidata:Outline of object recognition dbpedia-ar:Outline of object recognition dbpedia-ca:Outline of object recognition dbpedia-de:Outline of object recognition dbpedia-it:Outline of object recognition dbpedia-ja:Outline of object recognition dbpedia-nl:Outline of object recognition https://global.dbpedia.org/id/stsA |
| prov:wasDerivedFrom | wikipedia-en:Outline_of_object_recognition?oldid=1102185849&ns=0 |
| foaf:isPrimaryTopicOf | wikipedia-en:Outline_of_object_recognition |
| is dbo:wikiPageRedirects of | dbr:Scene_recognition dbr:Visual_object_identification dbr:Genetic_algorithms_for_object_recognition dbr:Object_Recognition dbr:Appearance-based_object_recognition dbr:Applications_of_object_recognition dbr:Object_recognition dbr:Recognition_of_images dbr:Reliable_Single_object_recognition dbr:Single_object_recognition dbr:Object_classification dbr:Object_identification dbr:Object_recognition_(computer_vision) dbr:Object_recognition_and_categorization |
| is dbo:wikiPageWikiLink of | dbr:Scan2CAD dbr:Scene_recognition dbr:Progress_in_artificial_intelligence dbr:Huawei_Mate_20 dbr:Richard_Fuisz dbr:Visual_object_identification dbr:Saliency_map dbr:Generalised_Hough_transform dbr:Genetic_algorithms_for_object_recognition dbr:Labeled_data dbr:Object_Recognition dbr:Appearance-based_object_recognition dbr:Applications_of_object_recognition dbr:Smart_system dbr:Parrot_AR.Drone dbr:TinEye dbr:Barcode_library dbr:Object_recognition dbr:Pyramid_(image_processing) dbr:Reza_Zadeh dbr:Object_detection dbr:AVM_Navigator dbr:Automatic_image_annotation dbr:PlayStation_Move dbr:Recognition_of_images dbr:Scale-invariant_feature_transform dbr:ImageNet dbr:Outline_of_technology dbr:Reliable_Single_object_recognition dbr:Single_object_recognition dbr:Object_classification dbr:Object_identification dbr:Object_recognition_(computer_vision) dbr:Object_recognition_and_categorization |
| is foaf:primaryTopic of | wikipedia-en:Outline_of_object_recognition |