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Ludzie sprawiaj?, ?e rozpoznawanie obiektów wygl?da banalnie. Z ?atwo?ci? identyfikujemy obiekty w naszym otoczeniu, niezale?nie od okoliczno?ci, w jakich si? znajduj?, niezale?nie od tego, czy s? odwrócone do góry nogami, ró?ni? si? kolorem lub tekstur?, s? cz??ciowo zas?oni?te itp. Nawet obiekty, które wyst?puj? w wielu ró?nych formach, takich jak wazony, lub obiekty, które podlegaj? znacznym odchyleniom kszta?tu, takie jak drzewa, mog? by? ?atwo uogólnione przez nasz mózg do jednego rodzaju obiektu. Identyfikacja obiektów odbywa si? poprzez integracj? ekstrakcji cech niezmiennych w skali (SIFT), a reprezentacja indeksu kszta?tu obrazów zasi?gu umo?liwia dopasowanie powierzchni o ró?nych skalach i orientacjach. Uzyskiwany jest indeks kszta?tu, który jest u?ywany jako lokalny deskryptor lub deskryptor punktu kluczowego. Deskryptory punktów kluczowych s? identyfikowane tam, gdzie warto?ci indeksu kszta?tu s? ekstremalne. Tak wi?c proponowany projekt s?u?y do identyfikacji obiektów, wykorzystuj?c 2 ró?ne w?a?ciwo?ci, takie jak w?a?ciwo?ci powierzchni 3D do identyfikacji indeksu kszta?tu i niezmienn? w skali transformacj? cech 2D do wykrywania punktów kluczowych i ekstrakcji cech. Proponowana metoda mo?e by? stosowana do skalowanych, obróconych i zas?oni?tych obrazów zakresu.
