En stor fotosamling som laddas ner från internet spänner över ett brett spektrum av scener, kameror och fotografer. I denna artikel introducerar vi flera nya priors för statistik över så stora fotosamlingar som är oberoende av dessa faktorer. Vi föreslår sedan att egenskaper hos dessa faktorer kan återvinnas genom att undersöka avvikelsen mellan dessa statistiska tidigare och statistiken över en del av den totala fotosamling som innehåller en faktor konstant. Specifikt återvinner vi radiometriska egenskaper hos en viss kameramodell genom att samla in många bilder som fångas av den, och undersöka avvikelsen i denna samling statistik från en bredare fotosamling vars kameraspecifika effekter har tagits bort. Vi visar att med hjälp av detta tillvägagångssätt kan vi återställa både en kameramodells icke-linjära responsfunktion och den rumsligt varierande vibreringen av kamerans olika linsinställningar. Allt detta uppnås med hjälp av offentligt tillgängliga fotografier, utan att det krävs bilder tagna under kontrollerade förhållanden eller fysisk tillgång till kamerorna. Vi tillämpar också detta koncept för att identifiera dåliga pixlar på detektorer för specifika kamera instanser. Vi avslutar med en diskussion om framtida tillämpningar av denna allmänna strategi för andra gemensamma datorseendeproblem.
I REF, Kutirummal et al. hittade tidigare för statistik över stora fotosamlingar.
Priors for Large Photo Collections and What They Reveal about Cameras
{'venue': 'ECCV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}