Abstrakt. Vi presenterar en snabb, enkel platsigenkänning och bild lokalisering metod som utnyttjar funktionen korrespondens och geometri uppskattas från stora Internet fotosamlingar. En sådan återvunnen struktur innehåller en betydande mängd användbar information om bilder och bildfunktioner som inte är tillgängliga när man överväger bilder isolerat. Till exempel kan vi förutsäga vilka vyer som kommer att vara de vanligaste, vilka funktionspunkter i en scen är mest tillförlitliga, och vilka funktioner i scenen tenderar att co-occur i samma bild. Baserat på denna information, vi utforma en adaptiv, prioriterad algoritm för att matcha en representativ uppsättning SIFT-funktioner som täcker en stor scen till en frågebild för effektiv lokalisering. Vårt tillvägagångssätt är baserat på att överväga funktioner i scendatabasen, och matcha dem för att fråga bildfunktioner, i motsats till mer konventionella metoder som matchar bildfunktioner till visuella ord eller databasfunktioner. Vi finner detta tillvägagångssätt resulterar i förbättrad prestanda, på grund av den rikare kunskapen om egenskaper i databasen funktioner jämfört med frågebildsfunktioner. Vi presenterar experiment på två stora urbana fotosamlingar, som visar att vår algoritm på ett gynnsamt sätt kan jämföras med bildsökningsstil när det gäller platsigenkänning.
REF utforskade ett tillvägagångssätt baserat på att överväga funktioner i scendatabasen och matcha dem för att fråga bildfunktioner i motsats till tidigare metoder som matchar bildfunktioner med visuella ord eller databasfunktioner, och presenterade en effektiv lösning baserad på prioriterad funktionsmatchning.
Location recognition using prioritized feature matching
{'venue': 'In ECCV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}