Lichtfeld Verzerrung: Methode für automatische Erkennung transparenter Objekter

Einer der wohl wichtigsten Zweige der Computervision (computergestütztes Sehen) ist die Objekterkennung. Während Menschen meistens mühelos ein Objekt in einem Bild oder Video erkennen – trotz der Vielzahl der möglichen Perspektiven und Blickwinkel – ist diese Aufgabe mit einer oder mehreren Kameras und einem Computer noch relativ aufwändig.
Besonders schwer ist die automatische Erkennung transparenter Objekte, weil diese häufig schwer vom Hintergrund zu unterscheiden sind.

Hier kommt die Lichtfeld-Technologie genau richtig: Wissenschafter der Kyushu University in Japan haben eine Methode entwickelt, wie durchsichtige Objekte in einem Bild über die Lichtbrechung und Verzerrung des Hintergrunds automatisch erkannt werden können. Plenoptische Kameras (auch bekannt als Lichtfeld-Kameras) liefern die dafür nötigen verschiedenen Bildperspektiven, um die optischen Eigenschaften des Objekts (in der Publikation als “Lichtfeld Verzerrungs Eigenschaften”/”Light Field Distortion Feature” bezeichnet) zu berechnen.

Die Zusammenfassung der Publikation auf Englisch:

Current object-recognition algorithms use local features, such as scale-invariant feature transform (SIFT) and speeded-up robust features (SURF), for visually learning to recognize objects. These approaches though cannot apply to transparent objects made of glass or plastic, as such objects take on the visual features of background objects, and the appearance of such objects dramatically varies with changes in scene background. Indeed, in transmitting light, transparent objects have the unique characteristic of distorting the background by refraction.
In this paper, we use a single-shot light field image as an input and model the distortion of the light field caused by the refractive property of a transparent object. We propose a new feature, called the
light field distortion (LFD) feature, for identifying a transparent object. The proposal incorporates this LFD feature into the bag-of-features approach for recognizing transparent objects. We evaluated its performance inlaboratory and real settings.

Die Methode der Lichtfeld-Verzerrung lieferte eine Genauigkeit von 70 % in Verbindung mit 7 verschiedenen transparenten Objekten und mehreren Hintergründen. Die Forscher zeigen damit das große Potential von Lichtfeld-Technologie im Bereich der Computervision und fortgeschrittenen Objekterkennung auf.

Nähere Informationen: Maeno K, Nagahara H, Shimada A, Taniguchi RI (2013) Light Field Distortion Feature for Transparent Object Recognition. CVPR2013