Page - 5 - in Proceedings - OAGM & ARW Joint Workshop 2016 on "Computer Vision and Robotics“

Hierarchical  Compositional  Representations  of  Structure  for Computer  Vision  and  Robotics Ales  Leonardis   University  of  Birmingham,  School  of  Computer  Science,  United  Kingdom a.leonardis@cs.bham.ac.uk Abstract Modelling,  learning,  recognising,  and  categorising  visual  entities  has  been  an  area  of  intensive  re­ search  in  the  vision  and  robotics  communities  for  several  decades.  While  successful  partial solutions  tailored  for  particular  tasks  and  specific  scenarios  have  appeared  in  recent  years,  more general  solutions  are  yet  to  be  developed.  Ultimately,  the  goal  is  to  design  and  implement  proper structures  and  mechanisms  that  would  enable  efficient  learning,  inference,  and,  when  necessary, augmentation  and  modifications  of  the  acquired  visual  knowledge  in  general  scenarios.  Recently,  it has  become  increasingly  clear  that  possible  solutions  should  be  sought  in  the  framework  of hierarchical  architectures.  Among  various  design  choices  related  to  hierarchies,  compositional hierarchies  show  a  great   promise  in   terms  of   scalability,   real­ time  performance,   efficient structured  on­ line  learning,  shareability,  and  knowledge  transfer.  In  this  talk  I  will  first  present  our work  on  compositional  hierarchies  related  to  visual  representations  of  2D  and  3D  object  shapes for  recognition  and  grasping  and  then  conclude  with  some  ideas  towards  generalising  the proposed  approach  to  other  visual  entities  and  modalities. 5