V delu predlagamo nov pristop za detekcijo značilnih točk na slikah. Za detekcijo različnih tipov lokalnih struktur predlagamo enoten računski postopek. Varianco izračunano na uteženih intenzitetnih vrednosti lokalne regije razdelimo na tri komponente: varianco med krožnicami, varianco med krožnimi izseki in preostanek. Te tri variance, normalizirane z varianco celotne lokalne regije predstavljajo tri nove mere pomembnosti, ki jih imenujemo centralna mera pomembnosti, tangencialna mera pomembnosti in mera pomembnosti preostanka. Te mere izračunamo za lokalne regije različnih velikosti, na ta način ustvarimo zemljevide pomembnosti na različnih skalah. Lokalni ekstremi glede na lokacijo in skalo izračunani za vsako mero pomembnosti posebej, predstavljajo komplementarne točke zanimanja oz. centralne značilnice, oglišča in teksturne regije. Predlagana metoda izkazuje visoko ponovljivost značilnih točk, tako pri detekciji značilnih točk pri isti kategoriji objektov kot tudi na slikah spremenjenih zaradi različnih fotometričnih in zmernih geometričnih transformacij. Predlagana metoda izračuna bogato množico lokacij različnih lokalnih struktur, ki jih lahko uporabimo tako za prepoznavo objektov na slikah kot tudi za naloge, ki zahtevajo detekcijo ujemanja lokalnih struktur na slikah. Dobljene značilnice omogočajo tudi enostavno rekonstrukcijo slike, saj predstavljajo lokalne regije z veliko stopnjo samo-podobnosti.
COBISS.SI-ID: 41304418
Predlagali smo izboljšan model za vizualno sledenje z adaptivnim sklopljenim modelom. Model odlikuje sposobnost sledenja artikuliranih objektov s pomočjo preprostih vizualnih lokalnih značilnic, ki so povezane v šibko geometrično konstelacijo. Model je sposoben robustno dodajati in odvzemati lokalne značilnice glede na verjetnostne mape visokonivojskih značilnic, kot sta gibanje in barva, hkrati pa omogoča dodajanje verjetnostnih map poljubnih visokonivojskih značilnic. Model smo analizirali na izjemno veliki bazi videoposnetkov in ga primerjali z enajstimi trenutno najboljšimi sledilniki. Eksperimenti so pokazali, da predlagani sledilnik presega trenutne konkurenčne sledilnike po več kriterijih. Članek smo objavili v reviji IEEE Transactions on pattern analysis and machine intelligence, ki je bila po takratnem vrednotenju v kategoriji EP computer science, artificial intelligence prva od stoenajstih revij, je imela ima faktor vpliva 4.908, in je na področju računalniškega vida ena od dveh najprestižnejših revij. S tem delom smo zelo utrdili naš položaj med raziskovalci s področja vizualnega sledenja, ki smo ga še okrepili z organizacijo prvega izziva kratkoročnega sledenja objektov VOT2013, ki so ga soorganizirali v sklopu glavne konference na področju računalniškega vida ICCV2013.
COBISS.SI-ID: 9431124
Predlagali smo nov pristop k sprotnem ocenjevanju generativnih modelov, ki temeljijo na ocenjevanju porazdelitev verjetnosti. Kot teoretični okvir smo izbrali ocenjevanje porazdelitev z jedri (angl, Kernel Density Estimation, KDE). Pristop posodablja in vzdržuje neparametrični model opaženih podatkov, iz njih pa izračunava KDE. Predlagali smo princip za sprotno ocenjevanje velikosti jeder, ter metodo za kompresijo/revitalizacijo, ki skrbi da ostane kompleksnost modelov nizka. Natančno smo primerjali delovanje predlagane metode z najboljšimi povezanimi metodami na problemih ocenjevanja stacionarnih , nestacionarih porazdelitev in problemih sprotne gradnje klasifikatorjev. Rezultati kažejo, da predlagana metoda daje primerljive ali boljše rezultate kot ostale metode, ob tem pa generira modele, katerih kompleksnost je bistveno nižja. Ta pristop je bil razvit in uporabljen za modeliranje kategoričnega znanja v okviru kompleksnega interaktivnega sistema za kontinuirano učenje vizualnih konceptov v dialogu s človekom.
COBISS.SI-ID: 8289876
Klasična oziroma statična anamorfoza zahteva natanko določeno, običajno indirektno, gledišče, da jo gledalec vidi v pravilni obliki. V članku razložimo dinamično anamorfozo, ki se prilagaja spreminjajočem se položaju gledalca tako, da le-ta neodvisno od premikanja po prostoru ves čas vidi enako, nedeformirano sliko. Dinamično prilagajanje anamorfične transformacije v povezavi s premikanjem gledalca, od sistema zahteva spremljanje 3D položaja gledalčevih oči in izračun anamorfične deformacije v realnem času. To dosežemo z metodami računalniškega vida, ki zajemajo detekcijo obrazov in sledenje 3D položaja izbranega opazovalca. Opišemo aplikacijo sistema dinamične anamorfoze namenjene umetniški instalaciji. Pokažemo tudi, da uporaba anamorfične transformacije v videokonferencah lahko izboljša zaznani očesni stik med sogovorcema. Druge možne aplikacije zajemajo razvoj novih uporabniških vmesnikov, kjer se lahko uporabnik prosto premika po prostoru in opazuje perspektivno nedeformirano slike.
COBISS.SI-ID: 9799252
S pomočjo računalniškega vida smo naredili kvantitativno študijo gledanosti informacijskih vmesnikov. Informacijski vmensik z vgrajeno kamero lahko s pomočjo računalniškega vida zbira podatke o gledanosti. Kvantitativno ovrednoti pozornost uporabnikov in pokaže statistično značilne razlike vezane na demografske in predvajalne parametre. Posebej zanimivo se pokaže konverzija med stopnjami gledanosti.
COBISS.SI-ID: 9659732