: I detta papper är vi intresserade av att definiera visuell likhet mellan bilder över olika domäner, såsom bilder tagna under olika årstider, målningar, skisser, etc. Det som gör detta utmanande är att det visuella innehållet bara är likartat på den högre scennivån, men ganska olikartat på pixelnivån. Här presenterar vi ett tillvägagångssätt som fungerar bra över olika visuella domäner. Målet med detta arbete är att hitta visuellt liknande bilder även om de ser helt olika ut på rå pixelnivå. Denna uppgift är särskilt viktig för att matcha bilder över visuella domäner, såsom bilder tagna över olika säsonger eller ljusförhållanden, målningar, handritade skisser, etc. Vi föreslår en förvånansvärt enkel metod som uppskattar den relativa betydelsen av olika funktioner i en frågebild baserad på begreppet "datadriven unikhet". Vi använder standardverktyg från discriminativ objektdetektering på ett nytt sätt, vilket ger ett generiskt tillvägagångssätt som inte är beroende av en viss bildrepresentation eller en specifik visuell domän. Vår strategi visar goda resultat på ett antal svåra korsdomäniska visuella uppgifter, t.ex. matchande målningar eller skisser till riktiga fotografier. Metoden gör också att vi kan demonstrera nya tillämpningar som Internet re-photography, och painting2gps. Även om tekniken för närvarande är för beräkningsintensiv för att vara praktisk för interaktiv bildsökning, hoppas vi att några av idéerna så småningom kommer att bli tillämpliga även på den domänen.
REF definierar visuella likheter mellan målningar och bilder tagna under olika årstider.
Data-driven visual similarity for cross-domain image matching
{'venue': "SA '11", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}