Att matcha bilder på gatunivå med en databas över flygburna bilder är svårt på grund av extrema synvinklar och skillnader i belysning. Färg-/gradientfördelningar eller lokala deskriptorer matchar inte att tvinga oss att förlita oss på strukturen av självlikhet mönster på fasader. Vi föreslår att denna struktur fångas med en ny "skalselektiv självlikhet" (S 4) deskriptor som beräknas vid varje punkt på fasaden i sin inneboende skala. För att uppnå detta inför vi en ny metod för skalurval som möjliggör utvinning och segmentering av fasader. Matchning görs med en Bayesian klassificering av street-view fråga S 4 deskriptorer med tanke på alla märkta deskriptorer i fågel-öga-vy databasen. Vi visar experimentella resultat på hämtningsnoggrannhet på en utmanande uppsättning allmänt tillgängliga bilder och jämför med vanliga SIFT-baserade tekniker.
Bansal m.fl. REF matchar bilder på gatunivå med flygbilder genom att föreslå en funktion som kodar fasadstrukturens självlikhet.
Ultra-wide Baseline Facade Matching for Geo-Localization
{'venue': 'ECCV Workshops', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}