Selecionando visões canônicas para reconhecimento de objetos 3-D baseado em visão

Dada uma coleção de conjuntos de visões 2-D de objetos 3-D e uma medida de similaridade entre eles, apresentamos um método para resumir os conjuntos usando um pequeno subconjunto chamado conjunto canônico limitado (CCL), cujos membros melhor representam os membros do conjunto original. Isso significa que os membros do CCL são o mais dissimilares possível entre si, enquanto ao mesmo tempo são o mais similares possível aos membros não-CCL. Este artigo amplia nosso trabalho anterior sobre o cálculo de conjuntos canônicos Denton, T, et al., junho de 2004 de várias maneiras: ao omitir a necessidade de uma otimização multiobjetivo, ao permitir a imposição de restrições de cardinalidade e ao introduzir uma função de similaridade total. Avaliamos a aplicabilidade do CCL à seleção de visões em um ambiente de reconhecimento de objetos baseado em visão.