3D object recognition by using 3d point clouds

Abstract

Akıllı sistemlerin en önemli parçalarından biride nesne tanıma sistemleridir. Nesne tanıma bir çok gelişmeye değişik alan ve endüstrilerde öncülük etmiştir. Örneğin askeri, sağlık, ulusal güvenlik, bankacılık, kültürel miraslar, ? vb. Bu çalışmada ICP kullanarak kültürel bir 3 boyutlu nesne üzerinde yine bu 3 boyutlu nesne ait bir nesneyi tanımaya çalıştık. ICP methodu 3 boyulu bir nesne ile kesilmiş olan 3 boyutlu nokta bulutu ile minimum uzaklıkları karşılaştırarak çalışır. Daha sonrasında tekrarlı olarak dönme ve öteleme matrislerini bularak aralarındaki uzaklığı iki nesne en yakın eşleşmesine kadar devam eder. 3 boyutlu nesne tanımada ICP kullanmanın en büyük avantajı hızlı olması ve parçalı eşleştirme yapabiliyor olmasıdır. ICP?yi 4 farklı nokta bulutu ve 3 boyutlu nesne üzerinde değerlendirmeye tabi tutulup efektifliği gösterilmiştir.

Object recognition systems are one of the most important part of the intelligent systems. Object recognition has led many developments on different areas and industrials such as medical, military, national security, banking, cultural heritages, ... etc.. In this study, we work on a cultural object to recognize a 3D object in a 3D point clouds by using ICP. This method based on comparing minimal distances between points on the 3D object and points on the sliced parts of 3D point clouds. Afterwards we iteratively calculate rotation and translation matrix for minimizing the distances between two compared object until we find the two closest matching. One of the most important advantage of using ICP for 3D object recognition is getting fast results and partial matching. We evaluate ICP on four different point clouds and 3D objects, and show that it effectively work on different type of point clouds and 3D objects.