Abstract-Accounting för rumsliga bildomvandlingar är ett krav för multimediaproblem såsom videoklassificering och hämtning, ansikte / objektigenkänning eller skapandet av bildmosaik från videosekvenser. Vi analyserar en transformation invariant metrisk nyligen föreslås i maskininlärningslitteraturen för att mäta avståndet mellan bildgrenrör - tangentavståndet (TD) - och visar att det är nära relaterat till anpassning tekniker från rörelseanalys litteratur. Att avslöja dessa relationer resulterar i fördelar för de två domänerna. Å ena sidan gör det möjligt att utnyttja de kunskaper som förvärvats i anpassningslitteraturen för att bygga upp bättre klassificeringar. Å andra sidan ger det en ny tolkning av anpassningstekniker som en komponent i en nedbrytning som har intressanta egenskaper för klassificering av video. I synnerhet inbäddade vi TD i en multiupplösningsram som gör det betydligt mindre benägna att lokala minima. Den nya metriska - multiresolution tangentavstånd (MRTD) - kan enkelt kombineras med robusta skattningsförfaranden, och uppvisar betydligt högre invarians till bildomvandlingar än TD och Euclidean avstånd (ED). När det gäller klassificering leder detta till betydande förbättringar av igenkänningsnoggrannheten i ansiktet. För videokarakterisering, leder det till en nedbrytning av bild olikhet i "skillnader på grund av kamerarörelse" plus "skillnader på grund av scenaktivitet" som är användbart för klassificering. Experimentella resultat i en filmdatabas visar att avståndet kunde användas som grund för utvinning av semantiska primitiver som action och romantik.
Slutligen är det viktigt att betona REF att problemet med att beräkna det mångahanda avståndet är nära relaterat till problemet med bildanpassning eller registrering.
A multiresolution manifold distance for invariant image similarity
{'venue': 'IEEE Transactions on Multimedia', 'journal': 'IEEE Transactions on Multimedia', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}