Vi introducerar en förlängning av bag-of-words bildrepresentationer för att koda rumslig layout. Med hjälp av Fisher-kärnramen härleder vi en representation som kodar det rumsliga medelvärdet och variansen av bildregioner associerade med visuella ord. Vi utökar denna representation genom att använda en Gaussian blandningsmodell för att koda rumslig layout, och visar att denna modell är relaterad till en mjuk-tilldela version av den rumsliga pyramid representation. Vi kombinerar också vår representation av rumslig layout med användningen av Fisher-kärnor för att koda utseendet på lokala funktioner. Genom en omfattande experimentell utvärdering visar vi att vår representation ger toppmoderna bildkategoriseringsresultat, samtidigt som den är mer kompakt än rumsliga pyramidrepresentationer. I synnerhet resulterar användning av Fisher-kärnor för att koda både utseende och rumslig layout i en bildrepresentation som är beräkningseffektiv, kompakt och ger utmärkt prestanda samtidigt som linjära klassificeringar används.
Resultaten och jämförelserna visade att användningen av Fisher-kärnan med bildspatial layout och mjuka uppdrag är beräkningseffektiv med linjära klassificeringar REF.
Modeling spatial layout with fisher vectors for image categorization
{'venue': '2011 International Conference on Computer Vision', 'journal': '2011 International Conference on Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}