Improving Matching of QUICCI Shape Descriptors for Partial Object Retrieval

Abstract

Gjenkjenning av delvise 3D-objekter har flere ulike bruksområder i den virkelige verden. Roboter designet for å operere selvstendig må raskt kunne bestemme hvilke objekter de er omgitt av. Den største utfordringen innen dette feltet er hastigheten gjenkjenningsalgoritmer har for å finne lignende objekter.

Algoritmer for gjenkjenning av delvise 3D-objekter har som mål å effektivt matche delvis skannede objekter mot kjente objekter. Van Blokland m. fl. foreslår en ny gjenkjenningsalgoritme for delvise objekter basert på QUICCI-formbeskrivelser og en indekseringsstruktur kalt ulikhetstre.

Denne avhandlingen vil undersøke ytterligere forbedringer for matching av QUICCI-formdeskriptorer, nemlig en endring av hvilken retning de genereres for, i tillegg til å utforske en tilnærming basert på lokalitetssensitiv hashing. Den eksisterende QUICCI-deskriptoren har vist seg å fungere bedre uten de foreslåtte retningsendringene. Den foreslåtte lokalitetssensitive hashing-gjenkjenningsalgoritmen er vist å ha god ytelse for gjenkjenning av fullstendige objekter, mens ytterligere forbedringer er nødvendig for å gjøre den egnet for delvise objekter.

Partial 3D object retrieval has several different applications in the real world. Robots designed to work autonomously need to quickly be able to determine which objects are surrounding it. The biggest challenge in this field is the speed at which retrieval algorithms operate when matching similar objects.

Partial 3D object retrieval pipelines aim to efficiently match partial scans of objects to known objects. Van Blokland et al. propose a novel partial retrieval pipeline using QUICCI shape descriptors and a dissimilarity tree indexing structure.

This thesis investigates further potential improvements to the matching of QUICCI shape descriptors, namely a modification to the direction for which they are generated, as well as exploring an approach using locality-sensitive hashing. The existing QUICCI descriptor is shown to perform better without the proposed directional modifications. The proposed locality-sensitive hashing-based retrieval pipeline is shown to have good performance for complete object retrieval, while further improvements are necessary to make the pipeline viable for partial object retrieval.