Real-Time detection and pose estimation are two key components in various areas of computer vision, e.g. in industrial inspection, augmented reality and robotics. The task is to find the object of interest in an image and to recover its pose without having a priori knowledge of it. For many applications this has to work robustly and in real-time in order to be fully operational. While real-time detection of well textured objects has already reached a high level of maturity, its application on low-textured or texture-less objects is still an open issue. Unfortunately, those kinds of objects play an important role in man-made environments which makes it necessary to deal with them in an efficient manner. In this thesis, we therefore present four novel methods for the efficient and reliable detection of low-textured and texture-less objects which are superior to current state-of-the-art approaches w.r.t. robustness and speed.      «

Real-Time detection and pose estimation are two key components in various areas of computer vision, e.g. in industrial inspection, augmented reality and robotics. The task is to find the object of interest in an image and to recover its pose without having a priori knowledge of it. For many applications this has to work robustly and in real-time in order to be fully operational. While real-time detection of well textured objects has already reached a high level of maturity, its application on l...     »

Detektion und Lageschätzung von Objekten sind zwei Schlüsselkomponenten in unterschiedlichen Bereichen des Computer Sehens, wie z.B. in der industriellen Qualitätssicherung, in der erweiterten Realität und in der Robotik. Ihre Aufgabenstellung besteht darin, ein Objekt in einem Bild ohne a priori Wissen zu finden und seine Lage zu schätzen. Für viele Anwendungen muss dies robust und in Echtzeit geschehen. Während die Echtzeiterkennung für gut texturierte Objekte schon ziemlich ausgereift ist, treten bei weniger texturierten oder texturlosen Objekten immer noch Probleme auf. Leider spielen gerade diese Objekte in menschlichen Umgebungen eine große Rolle, welche es notwendig macht, den Umgang mit ihnen effizient zu gestalten. Aufgrund dessen präsentieren wir in dieser Dissertation vier neue Methoden, um gering texturierte und texturlose Objekte effizient und verlässlich zu detektieren.      «

Detektion und Lageschätzung von Objekten sind zwei Schlüsselkomponenten in unterschiedlichen Bereichen des Computer Sehens, wie z.B. in der industriellen Qualitätssicherung, in der erweiterten Realität und in der Robotik. Ihre Aufgabenstellung besteht darin, ein Objekt in einem Bild ohne a priori Wissen zu finden und seine Lage zu schätzen. Für viele Anwendungen muss dies robust und in Echtzeit geschehen. Während die Echtzeiterkennung für gut texturierte Objekte schon ziemlich ausgereift ist, tr...     »