prikaz prve stranice dokumenta Robust visual place recognition using deep representations and sequence-based image matching
  Preuzmi
PDF 16.99 MB
disertacija
Robust visual place recognition using deep representations and sequence-based image matching
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2023. urn:nbn:hr:168:950209
Maltar, Jurica
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zavod za automatiku i računalno inženjerstvo

Institucijski repozitorij: Repozitorij FER-a

Citirajte ovaj rad

Maltar, J. (2023). Robust visual place recognition using deep representations and sequence-based image matching (Disertacija). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:950209

Maltar, Jurica. "Robust visual place recognition using deep representations and sequence-based image matching." Disertacija, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2023. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:950209

Maltar, Jurica. "Robust visual place recognition using deep representations and sequence-based image matching." Disertacija, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2023. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:950209

Maltar, J. (2023). 'Robust visual place recognition using deep representations and sequence-based image matching', Disertacija, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 25.11.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:950209

Maltar J. Robust visual place recognition using deep representations and sequence-based image matching [Disertacija]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2023 [pristupljeno 25.11.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:950209

J. Maltar, "Robust visual place recognition using deep representations and sequence-based image matching", Disertacija, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2023. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:950209

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:950209
Podaci o radu
NaslovRobust visual place recognition using deep representations and sequence-based image matching
Naslov (hrvatski)Robusno vizualno prepoznavanje mjesta uporabom dubokih reprezentacija i uparivanja sljedova slika
AutorJurica Maltar
MBZ: 366813
MentorIvan Marković (mentor)
MentorDomagoj Matijevic (komentor)
Član povjerenstvaIvan Petrović (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaSiniša Šegvić (član povjerenstva)
Član povjerenstvaKristian Sabo (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
(Zavod za automatiku i računalno inženjerstvo)
Zagreb
Datum i država obrane2023-05-15, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Univerzalna decimalna klasifikacija
(UDC)		004 - Računalna znanost i tehnologija. Računalstvo. Obrada podataka
Sažetak
The doctoral thesis examines the problem of visual place recognition. During visual place recognition, negative impacts such as different environmental conditions, different viewpoints of the camera and perceptual aliasing, affect the system’s performances. Therefore, the thesis proposes a novel sequence-based place matching method. Such a place matching is more robust than the naïve approach because data is sequential and captured during the vehicle’s traversal around a route. Also, the thesis proposes a robust visual representation for a place image by using fine-tuned deep convolutional neural networks. Feature maps extracted with a convolutional neural network are further refined with the mutual information-based feature selection technique. Finally, to not be an end in itself, the implemented system is additionally adapted and used in the context of the famous robotic problem – simultaneous localization and mapping – for the purpose of loop closing detection where even better performances are obtained. Scientific contributions of the thesis are: Sequence-based visual place matching method that uses directed acyclic graphs and single source shortest path. Method for robust visual place recognition with deep representations that uses softmax regression and mutual information-based feature selection. Procedure for adapting sequence-based visual place recognition method for loop closing in simultaneous localization and mapping algorithms.
Sažetak (hrvatski)
Doktorski se rad odnosi na problem vizualnog prepoznavanja mjesta. Pri vizualnom prepoznavanju mjesta, negativni čimbenici kao što su različiti okolišni uvjeti, različita gledišta kamere te vizualna sličnost različitih mjesta, utječu na performanse sustava. Stoga ovaj doktorski rad predstavlja novu metodu prepoznavanja mjesta uparivanjem sljedova slika. Takvo je uparivanje robusnije od uobičajenog pristupa jer su podaci nastali pri obilasku vozila oko nekog područja sekvencijalne prirode. Također, doktorski rad predstavlja robusnu vizualnu reprezentaciju slike mjesta korištenjem dubokih modela dobivenu prilagodbom konvolucijskih neuronskih mreža. Dobivene se globalne značajke slike mjesta dodatno pročišćuju korištenjem odabira značajki zasnovanom na uzajamnom sadržaju informacije. Naposljetku, kako vizualno prepoznavanje ne bi bilo problem sam za sebe, implementirani se sustav dodatno prilagođava i koristi u sklopu poznatog robotičkog problema – istovremene lokalizacije i kartiranja – u svrhu detekcije zatvaranja petlje čime su postignute još bolje performanse u tome problemu. Znanstveni doprinosi doktorskog rada su: Metoda vizualnog uparivanja mjesta zasnovana na sljedovima slika koja koristi usmjerene acikličke grafove i najkraći put iz jednog izvora. Metoda za robusno vizualno prepoznavanje mjesta dubokim reprezentacijama koja koristi softmax regresiju i odabir značajki zasnovan na uzajamnom sadržaju informacije. Postupak prilagodbe metode vizualnog prepoznavanja mjesta zasnovane na sljedovima slika za zatvaranje petlje u algoritmima istovremene lokalizacije i kartiranja.
Ključne riječi
Ključne riječi (hrvatski)
Jezikengleski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:950209
Datum promocije2023
Studijski programNaziv: Računarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: poslijediplomski znanstveni (doktorski)
Akademski / stručni naziv: Doktor znanosti (dr. sc.)
Vrsta resursaTekst
Opsegxi, 114 str. : graf. prikazi ; 31 cm.
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaOtvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Datum i vrijeme pohrane2023-09-18 15:32:17