En av de grundläggande utmaningarna när det gäller mönsterigenkänning är att välja en uppsättning funktioner som är lämpliga för en klass av problem. I tillämpningar som databassökning är det viktigt att bildfunktioner som används i mönsterjämförelse ger bra mått på bildperceptuella likheter. I detta dokument presenterar vi en bildmodell med en ny uppsättning funktioner som tar itu med utmaningen med perceptuell likhet. Modellen är baserad på 2-D Wold nedbrytning av homogena slumpmässiga elds. De tre resulterande ömsesidigt ortogonala subälderna har perceptuella egenskaper som kan beskrivas som \periodicitet", \riktad-itet", och \randomness", som approximerar vad som anges vara de tre viktigaste dimensionerna av människans textur perception. Den metod som presenteras här förbättrar på tidigare Wold-baserade modeller i sin tolerans mot en mängd olika lokala inhomogeniteter som uppstår i naturliga texturer och dess invariant under bildomvandling såsom rotation. En algoritm för bildsökning baserad på den nya texturmodellen presenteras. Olika typer av bildfunktioner aggregeras för likhetsjämförelse med hjälp av en bayesisk probabilistisk metod. Wold-modellens eektivitet när det gäller att hämta perceptuellt likartade naturliga texturer visas i jämförelse med två andra välkända mönsterigenkänningsmetoder. Modellen Wold verkar vara ett perceptuellt mer tillfredsställande mått på mönsterlikhet samtidigt som den överskrider dessa andra metoders prestanda med hjälp av traditionella kriterier för mönsterigenkänning. Exempel på naturliga scen Wold textur modellering presenteras också.
Tillvägagångssättet är också i linje med det senaste arbetet i mönsterigenkänning, där bildmodeller definieras baserat på perceptuella egenskaper REF.
Periodicity, directionality, and randomness: Wold features for image modeling and retrieval
{'venue': 'IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}