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2012
Master Thesis
Titel
Estimation of matching probabilities for histgrammed intensity patches
Alternative
Bestimmung von Matching-Wahrscheinlichkeiten für Histogrammed-Intensity-Patches
Abstract
This work presents a way to estimate the matching probabilities for histogrammed intensity patches [41] by approximating the robustness and distinctiveness of a feature with beta distributions. We propose a simplified analytical approach to calculate the distinctiveness and show that it produces at least as good results as a specifically trained neural network. The matching probability correlates stronger with the inlier ratio than the dissimilarity score does. We then evaluate a basic tracking by detection pipeline where no longer the closest but the most probable match is chosen. Our tests show, that this improves the average performance of the system in terms of tracking rate.
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Diese Arbeit stellt einen Weg vor, um die Matching-Wahrscheinlichkeiten von Histogrammed-Intensity- Patches [41] zu berechnen in dem die Robustheit und Unterscheidungskraft der Merkmale mit Betaverteilungen angenähert werden. Wir schlagen weiterhin einen vereinfachten analytischen Ansatz zur Berechnung der Unterscheidungskraft vor und zeigen, dass dieses zumindest so guten Ergebnisses wie ein speziell für die Vorhersage der ursprünglichen Unterscheidungskraft trainiertes Neuronales Netzwerk erzielt. Die Matching Wahrscheinlichkeit korreliert stärker mit dem Anteil an Ausreißern als es die Dissimilarity-Score tut. Schließlich evaluieren wir ein Tracking-by-Detection-Verfahren, bei dem nicht mehr die nächste Übereinstimmung sondern die wahrscheinlichste gewählt wird. Unsere Testergebnisse zeigen, dass das durchschnittliche Abschneiden dieses Systems in Bezug auf Tracking-Rate verbessert wurde.
ThesisNote
Darmstadt, TU, Master Thesis, 2012
Author(s)
Advisor
Verlagsort
Darmstadt