Abstract Vår värld består inte bara av föremål och scener utan också av material av olika slag. Att kunna känna igen de material som omger oss (t.ex. plast, glas, betong) är viktigt för både människor och datorseendesystem. Tyvärr har materialen inte uppmärksammats särskilt mycket i den visuella igenkänningslitteraturen, och mycket få system för datorseende har utformats speciellt för att känna igen material. I detta dokument presenterar vi ett system för att känna igen materialkategorier från enstaka bilder. Vi föreslår en uppsättning av låga och medelstora bildfunktioner som bygger på studier av mänskligt materialigenkänning, och vi kombinerar dessa funktioner med en SVM klassificering. Vårt system överträffar ett toppmodernt system (Varma och Zisserman, TPAMI 31) (lätt. Men när vi tar hänsyn till den lokala naturen av våra bildfunktioner och de ytegenskaper de mäter (t.ex. färg, textur, lokal form), vårt system konkurrerar mänskliga prestanda. Vi föreslår att framtida framsteg i materiellt erkännande kommer från: 1) en djupare förståelse av rollen av icke-lokala ytegenskaper (t.ex. utvidgade höjdpunkter, objektidentitet), och 2) ansträngningar för att modellera sådana icke-lokala ytegenskaper i bilder.
En uppsättning av låg- och medelnivå perceptuellt inspirerade visuella funktioner introduceras av REF för texturigenkänning.
Recognizing Materials Using Perceptually Inspired Features
{'venue': 'International Journal of Computer Vision', 'journal': 'International Journal of Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}