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SELECT PublicObrasAutores.NumeroEmpleado, PublicObrasAutores.ApellidoPaterno, PublicObrasAutores.ApellidoMaterno, PublicObrasAutores.Nombre, PublicObrasAutores.NombreCompleto FROM PublicObrasAutores LEFT JOIN PublicObrasAutoresFil ON PublicObrasAutores.RefPublicacion = PublicObrasAutoresFil.RefPublicacion WHERE PublicObrasAutores.RefPublicacion = '369834' AND PublicObrasAutores.NumeroEmpleado IS NULL AND PublicObrasAutoresFil.CodigoInstitucion IS NOT NULL;

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SELECT Institucion FROM PublicObrasAutoresFil WHERE RefPublicacion = 369834 AND InstitucionPropia = 'S' UNION SELECT Adscripciones.Entidad FROM PublicacionesObras JOIN PublicObrasAutores ON PublicacionesObras.Identificador = PublicObrasAutores.RefPublicacion JOIN Adscripciones ON PublicObrasAutores.NumeroEmpleado = Adscripciones.NumeroEmpleado WHERE (PublicacionesObras.FechaPublicacion BETWEEN Adscripciones.FechaDesde AND Adscripciones.FechaHasta OR (PublicacionesObras.FechaPublicacion >= Adscripciones.FechaDesde AND Adscripciones.FechaHasta IS NULL)) AND PublicacionesObras.Identificador= 369834

Título del libro: Ieee International Conference On Intelligent Robots And Systems
Título del capítulo: Contextual visual localization: Cascaded submap classification, optimized saliency detection, and fast view matching

Autores UNAM:
WENDY ELIZABETH AGUILAR MARTINEZ;

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Autores externos:

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Idioma:

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Año de publicación:
2007

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Palabras clave:

Boolean functions; Classifiers; Intelligent robots; Learning systems; Optimization; Robotics; International conferences; Saliency detection; Visual localization; Intelligent systems

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Resumen:

In this paper, we present a novel coarse-to-fine visual localization approach: Contextual Visual Localization. This approach relies on three elements: (i) A minimal-complexity classifier for performing fast coarse localization (submap classification); (ii) An optimized saliency detector which exploits the visual statistics of the submap; and (iii) A fast view-matching algorithm which filters initial matchings with a structural criterion. The latter algorithm yields fine localization. Our experiments show that these elements have been successfully integrated for solving the global localization problem. Context, that is, the awareness of being in a particular submap, is defined by a supervised classifier tuned for a minimal set of features. Visual context is exploited both for tuning (optimizing) the saliency detection process, and to select potential matching views in the visual database, close enough to the query view. ©2007 IEEE.

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Entidades citadas de la UNAM:

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Fuente:


ISBN:
1424409128
Editorial:

Tipo de producto:
Conference Paper

DOI:
10.1109/IROS.2007.4399186