Казанский (Приволжский) федеральный университет, КФУ
КАЗАНСКИЙ
ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
 
RSS Ins Вконтакте twitter facebook
EFFECTS OF ROTATION AND SYSTEMATIC OCCLUSION ON FIDUCIAL MARKER RECOGNITION
Форма представленияСтатьи в зарубежных журналах и сборниках
Год публикации2017
Языканглийский
  • Магид Евгений Аркадьевич, автор
  • Сагитов Артур Газизович, автор
  • Шабалина Ксения Сергеевна, автор
  • Сагитов Артур Газизович, автор
  • Библиографическое описание на языке оригинала Sagitov A, Shabalina K, Li H, Magid E. Effects of rotation and systematic occlusion on fiducial marker recognition//MATEC Web of Conferences. - 2017. - Vol.113, Is.. - Art. № 02006.
    Аннотация Fiducial marker systems consist of patterns that are placed in environment for miscellaneous applications and are further automatically detected with cameras. A variety of applications determines the criteria, which characterize qualitative properties of a marker and include such evaluation benchmarks as resilience to occlusion, distance to a marker, false positive and false negative rates, sensitivity to illumination, and others. The paper compares existing ARTag, AprilTag, and CALTag systems utilizing a high fidelity camera, which is a main vision sensor of a full-size Russian humanoid robot AR-601M. In experiments the comparison of the three marker systems reliability and detection rate in occlusions of various types and intensities was verified. Finally, a preferable for AR-601M robot visual applications marker system was selected.
    Ключевые слова Fiducial markers, ARTag, AprilTag, CALTag, experimental comparison, AR-601M
    Название журнала MATEC Web of Conferences
    URL https://www.scopus.com/inward/record.uri?eid=2-s2.0-85021387338&doi=10.1051%2fmatecconf%2f201711302006&partnerID=40&md5=797f6b91636d0c210f2ccaeb20fa5eb7
    Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на эту карточку https://repository.kpfu.ru/?p_id=161700
    Файлы ресурса 
    Название файла Размер (Мб) Формат  
    2017_The_memristive_artificial_neuron_high_level_architecture_for_biologically_inspired_robotic_systems__1_.pdf 0,35 pdf посмотреть / скачать

    Полная запись метаданных