Abstrakt. Nyligen, metoder baserade på lokala bildfunktioner har visat löfte om textur och objektigenkänning uppgifter. Detta dokument presenterar en storskalig utvärdering av ett tillvägagångssätt som representerar bilder som distributioner (signaturer eller histogram) av funktioner som extraheras från en gles uppsättning av nyckelpunkter platser och lär sig en Support Vector Machine klassificerare med kärnor baserat på två effektiva åtgärder för att jämföra distributioner, Earth Mover avstånd och χ 2 avstånd. Vi utvärderar först vårt arbetssätts prestanda med olika nyckelpunkters detektorer och deskriptorer, samt olika kärnor och klassificeringar. Vi genomför sedan en jämförande utvärdering med flera toppmoderna igenkänningsmetoder på fyra texturer och fem objektdatabaser. I de flesta av dessa databaser överstiger vårt genomförande de bästa rapporterade resultaten och uppnår jämförbara resultat på resten. Slutligen undersöker vi påverkan av bakgrunds korrelationer på igenkänningsprestanda via omfattande tester på PASCAL-databasen, där mark-truth-objektets lokaliseringsinformation finns tillgänglig. Våra experiment visar att bildrepresentationer baserade på distributioner av lokala funktioner är förvånansvärt effektiva för klassificering av textur och objektbilder under utmanande verkliga förhållanden, inklusive betydande intraklassvariationer och betydande bakgrundsförlamning.
För klassificering används den icke-linjära stödvektormaskinen med χ 2 kärna REF )
Local Features and Kernels for Classification of Texture and Object Categories: A Comprehensive Study
{'venue': 'International Journal of Computer Vision', 'journal': 'International Journal of Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}