Abstrakt. I detta kapitel presenteras en metod för textur- och objektigenkänning som använder skal- eller affininvarianta lokala bildfunktioner i kombination med en diskriminerande klassificering. Texturer representeras med hjälp av en visuell ordbok som hittas genom att kvantifiera utseende-baserade deskriptorer av lokala funktioner. Objektklasser representeras med hjälp av en ordbok av sammansatta halvlokala delar, eller grupper av närliggande funktioner med stabilt och distinkt utseende och geometrisk layout. En discriminativ maximal entropi ram används för att lära sig den bakre fördelningen av klassetiketten med tanke på förekomsten av delar från ordboken i träningssetet. Experiment på två texturer och två objektdatabaser visar hur effektivt detta ramverk är för visuell klassificering.
Slutligen presenteras i Ref ett tillvägagångssätt för textur och objektigenkänning.
A Discriminative Framework for Texture and Object Recognition Using Local Image Features
{'venue': 'ICIP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}