Det har nyligen gjorts framsteg när det gäller problemet med att känna igen specifika objekt i mycket stora datauppsättningar. Den vanligaste metoden har baserats på påse-of-words (BOW) metod, där lokala bildfunktioner är grupperade i visuella ord. Detta kan ge betydande besparingar i minnet jämfört med att lagra och matcha varje funktion självständigt. I detta dokument tar vi ytterligare ett steg för att minska kraven på minne genom att välja endast en liten del av de träningsfunktioner som ska användas för igenkänning. Detta är baserat på observationen att många lokala funktioner är opålitliga eller representerar irrelevant skräp. Vi kan välja "användbara" funktioner, som är både robusta och distinkta, genom ett oövervakat förbehandlingssteg som identifierar korrekt matchande funktioner bland träningsbilderna. Vi visar att denna urvalsmetod tillåter i genomsnitt 4% av de ursprungliga funktionerna per bild för att ge matchande prestanda som är lika exakt som den fullständiga uppsättningen. Dessutom använder vi en graf för att representera de matchande sambanden mellan bilder. Genom att göra det kan vi effektivt öka funktionen för varje bild genom sammanslagning av användbara funktioner i närliggande bilder. Vi visar intilliggande och 2-anhängande förstärkning, som båda ger en betydande ökning i prestanda.
Turcot m.fl. REF föreslog att utöka påse-of-words representationer av bilder genom att slå samman användbara funktioner i sina angränsande bilder.
Better matching with fewer features: The selection of useful features in large database recognition problems
{'venue': '2009 IEEE 12th International Conference on Computer Vision Workshops, ICCV Workshops', 'journal': '2009 IEEE 12th International Conference on Computer Vision Workshops, ICCV Workshops', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}