Learning 3D structure from 2D images using LBP features

Herrera Conejero, José Luis; Blanco Adán, Carlos Roberto del y García Santos, Narciso (2014). Learning 3D structure from 2D images using LBP features. En: "IEEE International Conference on Image Processing (ICIP 2014)", 27/10/2014 - 30/10/2014, Paris, France. pp. 2022-2025. https://doi.org/10.1109/ICIP.2014.7025405.

Descripción

Título: Learning 3D structure from 2D images using LBP features
Autor/es:
  • Herrera Conejero, José Luis
  • Blanco Adán, Carlos Roberto del
  • García Santos, Narciso
Tipo de Documento: Ponencia en Congreso o Jornada (Artículo)
Título del Evento: IEEE International Conference on Image Processing (ICIP 2014)
Fechas del Evento: 27/10/2014 - 30/10/2014
Lugar del Evento: Paris, France
Título del Libro: IEEE International Conference on Image Processing (ICIP 2014)
Fecha: 2014
Materias:
Palabras Clave Informales: 2D-to-3D Conversion, Depth maps, Machine Learning, Local Binary Patterns, Bilateral Filtering
Escuela: E.T.S.I. Telecomunicación (UPM)
Departamento: Señales, Sistemas y Radiocomunicaciones
Licencias Creative Commons: Reconocimiento - Sin obra derivada - No comercial

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Resumen

An automatic machine learning strategy for computing the 3D structure of monocular images from a single image query using Local Binary Patterns is presented. The 3D structure is inferred through a training set composed by a repository of color and depth images, assuming that images with similar structure present similar depth maps. Local Binary Patterns are used to characterize the structure of the color images. The depth maps of those color images with a similar structure to the query image are adaptively combined and filtered to estimate the final depth map. Using public databases, promising results have been obtained outperforming other state-of-the-art algorithms and with a computational cost similar to the most efficient 2D-to-3D algorithms.

Proyectos asociados

TipoCódigoAcrónimoResponsableTítulo
Gobierno de EspañaTEC2010-20412Sin especificarSin especificarSin especificar

Más información

ID de Registro: 37595
Identificador DC: http://oa.upm.es/37595/
Identificador OAI: oai:oa.upm.es:37595
Identificador DOI: 10.1109/ICIP.2014.7025405
Depositado por: Memoria Investigacion
Depositado el: 14 Oct 2015 15:49
Ultima Modificación: 14 Oct 2015 15:49
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