Observatorio de I+D+i UPM

Memorias de investigación
Ponencias en congresos:
Learning 3D Structure from 2D Images Using LBP Features
Año:2014
Áreas de investigación
  • Tecnología electrónica y de las comunicaciones
Datos
Descripción
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.
Internacional
Si
Nombre congreso
IEEE Int. Conf. on Image Processing, ICIP 2014
Tipo de participación
960
Lugar del congreso
Paris, France
Revisores
Si
ISBN o ISSN
1522-4880
DOI
10.1109/ICIP.2014.7025405
Fecha inicio congreso
27/10/2014
Fecha fin congreso
30/10/2014
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Título de las actas
Learning 3D Structure from 2D Images Using LBP Features
Esta actividad pertenece a memorias de investigación
Participantes
  • Autor: Jose Luis Herrera Conejero (UPM)
  • Autor: Carlos Roberto del Blanco Adan (UPM)
  • Autor: Narciso Garcia Santos (UPM)
Grupos de investigación, Departamentos, Centros e Institutos de I+D+i relacionados
  • Creador: Grupo de Investigación: Grupo de Tratamiento de Imágenes (GTI)
  • Departamento: Señales, Sistemas y Radiocomunicaciones
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