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Erschienen in:
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2005 | OriginalPaper | Buchkapitel

An Invariant and Compact Representation for Unrestricted Pose Estimation

verfasst von : Robert Söderberg, Klas Nordberg, Gösta Granlund

Erschienen in: Pattern Recognition and Image Analysis

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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This paper describes a novel compact representation of local features called the tensor doublet. The representation generates a four dimensional feature vector which is significantly less complex than other approaches, such as Lowe’s 128 dimensional feature vector. Despite its low dimensionality, we demonstrate here that the tensor doublet can be used for pose estimation, where the system is trained for an object and evaluated on images with cluttered background and occlusion.

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Metadaten
Titel
An Invariant and Compact Representation for Unrestricted Pose Estimation
verfasst von
Robert Söderberg
Klas Nordberg
Gösta Granlund
Copyright-Jahr
2005
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Buch
Pattern Recognition and Image Analysis

Print ISBN: 978-3-540-26153-7

Electronic ISBN: 978-3-540-32237-5

Copyright-Jahr: 2005

DOI
https://doi.org/10.1007/11492429_1