Denna uppsats beskriver vårt arbete med klassificering av utomhusscener. Först delas bilder in i regioner med en klass klassificering och patch-baserade kluster algoritmer där en-klassificerare modellerar regioner med relativt enhetliga färg- och texturegenskaper, och kluster av patchar syftar till att upptäcka strukturer i de återstående regionerna. Därefter samlas de resulterande regionerna för att få en kodbok med regiontyper, och två modeller konstrueras för scenrepresentation: en "påse av enskilda regioner" representation där varje region betraktas separat, och en "påse av regioner par" representation där regioner med särskilda rumsliga relationer beaktas tillsammans. Med tanke på dessa framställningar görs scenklassificeringen med hjälp av Bayesian classifiers. Vi föreslår också en ny regionvalalgoritm som identifierar regiontyper som ofta finns i en viss klass av scener men sällan finns i andra klasser, och som också konsekvent förekommer tillsammans i samma klass av scener. Experiment på datauppsättningen LabelMe visade att de föreslagna modellerna avsevärt överträffar ett globalt funktionsbaserat tillvägagångssätt vid baseline.
I REF är bilder uppdelade i regioner, regioner grupperas för att få en kodbok av regiontyper, och en bag-of-regions tillvägagångssätt tillämpas för scen representation.
Scene Classification Using Bag-of-Regions Representations
{'venue': '2007 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2007 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}