Abstract-Vi föreslår en textur inlärningsmetod som utnyttjar lokala organisationer av skalor och riktningar. För det första lär man sig linjära kombinationer av Riesz-vågar med hjälp av vektormaskiner för kärnstöd. De resulterande textursignaturer modellerar optimala klassvis diskriminerande egenskaper. Visualiseringen av de erhållna signaturerna gör det möjligt att kontrollera den visuella relevansen av de lärda begreppen. För det andra är signaturernas lokala inriktning optimerad för att maximera deras svar, som utförs analytiskt och fortfarande kan uttryckas som en linjär kombination av de ursprungliga styrbara Riesz-mallarna. Den globala processen upprepas iterativt för att erhålla slutliga rotationscovariant textursignaturer. Snabb konvergens av klassvisa signaturer observeras, vilket visar att fallen projiceras in i en funktion utrymme som utnyttjar de lokala organisationerna av skalor och riktningar. Experimentell utvärdering visar genomsnittliga klassificeringsnoggrannheter i intervallet 97 % till 98 % för Outex_TC_00010, Outex_TC_00012, och Contrib_TC_00000 sviter för jämna beställningar av Riez transform, och föreslår hög robusthet till förändringar i bilder orientering och belysning. Det föreslagna ramverket kräver inga godtyckliga val av skalor och riktningar och förväntas fungera bra i ett stort antal tillämpningar för datorseende.
Optimal modellering av VSTs kräver bildoperatörer som är rotation-covariant, möjliggör modellering av den lokala relativa organisationen av riktningarna oberoende av inriktningen av VST REF.
Rotation–Covariant Texture Learning Using Steerable Riesz Wavelets
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}