Abstrakt. Många nya datorseende applikationer utnyttjar storskaliga datauppsättningar av platser som härrör från de många miljarder bilder på webben. Sådana applikationer kräver ofta kunskap om den visuella konnektivitetsstrukturen i dessa bildsamlingar-beskrivning som bilder överlappar eller är på annat sätt relaterade-och ett viktigt steg för att förstå denna struktur är att identifiera anslutna komponenter i denna underliggande bild graf. Eftersom strukturen i denna graf ofta till en början är okänd, kan detta problem ses som ett av att utforska anslutning mellan bilder så snabbt som möjligt, genom att intelligent välja en delmängd av bildpar för funktionsmatchning och geometrisk verifiering, utan att behöva testa alla O(n 2 ) möjliga par. Vi föreslår en ny, skalbar algoritm som heter MatchMiner som effektivt utforskar visuella relationer mellan bilder, införlivar idéer från relevans feedback för att förbättra beslutsfattande över tid, samt en enkel men effektiv rank avståndsmått för att upptäcka avvikande bilder. Med hjälp av dessa idéer prioriterar vår algoritm automatiskt bildpar som potentiellt kan ansluta eller bidra till stora anslutna komponenter, med hjälp av en informationsteoretisk algoritm för att bestämma vilka bildpar som ska testas nästa gång. Våra experimentella resultat visar att MatchMiner effektivt kan hitta uppkopplade komponenter i stora bildsamlingar, vilket är betydligt bättre än de senaste metoderna för bildmatchning.
MatchMiner REF är en av de metoder som används för att välja bildpar.
MatchMiner: Efficient Spanning Structure Mining in Large Image Collections
{'venue': 'ECCV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}