Inny tytuł:

Raport Badawczy = Research Report ; RB/23/2017

Wydawca:

Instytut Badań Systemowych. Polska Akademia Nauk ; Systems Research Institute. Polish Academy of Sciences

Miejsce wydania:

Warszawa

Opis:

60 stron ; 21 cm ; Bibliografia s. 48-57

Abstrakt:

In this paper, a new method for detection and pose estimation of multiple nonrigid and robotic tools in surgical videos was introduced. The method uses a rigidly structured, bipartite model of end-effector and shaft parts that consistently encode diverse, pose-specific appearance mixtures of the tool. This rigid part mixtures model then jointly explains the evolving tool structure by switching between mixture components.The effective procedure for learning such rigid mixtures from videos and for pooling the modeled shaft part that undergoes frequent truncation at the border of the imaged scene is proposed. Experiments further illustrate that estimation of end-effector pose improves upon including the shaft part in the model.

Czasopismo/Seria/cykl:

Raport Badawczy = Research Report

Szczegółowy typ zasobu:

Raport

Identyfikator zasobu:

oai:rcin.org.pl:144865

Źródło:

RB-2017-23

Język:

eng

Język streszczenia:

eng

Prawa:

Licencja Creative Commons Uznanie autorstwa 4.0

Zasady wykorzystania:

Zasób chroniony prawem autorskim. [CC BY 4.0 Międzynarodowe] Korzystanie dozwolone zgodnie z licencją Creative Commons Uznanie autorstwa 4.0, której pełne postanowienia dostępne są pod adresem: ; -

Digitalizacja:

Instytut Badań Systemowych Polskiej Akademii Nauk

Lokalizacja oryginału:

Biblioteka Instytutu Badań Systemowych PAN

Dofinansowane ze środków:

Program Operacyjny Polska Cyfrowa, lata 2014-2020, Działanie 2.3 : Cyfrowa dostępność i użyteczność sektora publicznego; środki z Europejskiego Funduszu Rozwoju Regionalnego oraz współfinansowania krajowego z budżetu państwa

Dostęp:

Otwarty