Vi föreslår en ny latent variabel modell för scenigenkänning. Vår strategi representerar en scen som en samling regionmodeller ("delar") arrangerade i ett omkonfigurerbart mönster. Vi delar upp en bild i en fördefinierad uppsättning regioner och använder en latent variabel för att ange vilken regionmodell som tilldelas varje bildregion. I vårt nuvarande genomförande använder vi en påse ord representation för att fånga utseendet på en bild region. Den resulterande metoden generaliserar en rumslig påse med ord tillvägagångssätt som bygger på en fast modell för påsen med ord i varje bildregion. Våra modeller kan tränas med både generativa och diskriminerande metoder. I den generativa inställningen använder vi algoritmen Propectation-Maximization (EM) för att uppskatta modellparametrar från en samling bilder med kategorietiketter. I den diskriminerande inställningen använder vi en latent strukturell SVM (LSSVM). Vi noterar att LSSVMs kan vara mycket känsliga för initiering och visa att generativ utbildning med EM ger en bra initiering för diskriminerande utbildning med LSSVM.
Den förra, den omkonfigurerbara BoW modellen REF, representerar en scen som en samling delar arrangerade i en omkonfigurerbar mönster.
Reconfigurable models for scene recognition
{'venue': '2012 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2012 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}