Vi introducerar en ny metod för att använda reflektans för att identifiera material. Reflektans erbjuder en unik signatur av materialet men är utmanande att mäta och använda för att känna igen material på grund av dess höga dimensionalitet. I detta arbete, en-shot reflektans av en materialyta som vi kallar en reflektans skiva fångar med hjälp av en unik optisk kamera. Pixelkoordinaterna för dessa reflektansskivor motsvarar observationsvinklarna på ytan. Reflektansen har klassspecifika stuktur- och vinkelgradienter som beräknas i detta reflexutrymme avslöjar materialklassen. Dessa reflektansskivor kodar discriminativ information för effektiv och exakt materialigenkänning. Vi introducerar ett ramverk som kallas reflektanshashing som modellerar reflektansskivorna med ordboksinlärning och binär hashing. Vi visar effektiviteten av reflektans hashing för materiellt erkännande med ett antal realworld material.
Nyligen, Zhang et al. införde användningen av en engångsreflektionsfältfångst för materialigenkänning REF.
Reflectance hashing for material recognition
{'venue': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}