Abstract-This paper föreslår en enkel men effektiv metod för att lära sig visuella funktioner på nätet för att förbättra avskärmning upptäckt och plats erkännande, baserat på påse-of-words ramar. Tillvägagångssättet lär sig ett kodord i säck-of-words modell från ett par matchade funktioner från två på varandra följande ramar, så att kodordet har temporalt härledda perspektiv invarians till kamerarörelse. Lärande algoritmen är effektiv: den binära deskriptorn genereras från den genomsnittliga bild patch, och masken lärs ut baserat på diskriminativ projektion genom att minimera den intraklass avstånd bland den lärda funktionen och de två ursprungliga funktionerna. Ett kodord för bag-of-word modeller genereras genom att packa den lärda deskriptorn och masken, med en maskerad Hamming avstånd definieras för att mäta avståndet mellan två kodord. De geometriska egenskaperna hos de lärda kodorden är sedan matematiskt motiverade. Dessutom införs hypotesbegränsningar genom tidskonsistens i matchade kodord, vilket förbättrar precisionen. Metoden, som är integrerad i ett inkrementellt bag-of-words-system, valideras på flera uppsättningar referensdata och jämförs med de senaste metoderna. Experiment visar förbättrad precision/återkalla outperforming state of the art med liten förlust i körtid.
I en nyare lösning, Zhang et al. REF föreslog en teknik för att lära sig ett visuellt ord från ett par matchade funktioner längs två på varandra följande ramar.
Learning Binary Features Online from Motion Dynamics for Incremental Loop-Closure Detection and Place Recognition
{'venue': '2016 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'journal': '2016 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}