Abstract-Supppose en uppsättning godtyckliga (omärkta) bilder innehåller frekventa förekomster av 2D-objekt från en okänd kategori. Detta dokument syftar till att samtidigt lösa följande relaterade problem: 1) oövervakad identifiering av fotometriska, geometriska och topologiska egenskaper hos flerskaliga regioner som omfattar 2D-kategorin, 2) att lära sig en regionbaserad strukturell modell av kategorin i fråga om dessa egenskaper, och 3) att upptäcka, känna igen och segmentera objekt från kategorin i nya bilder. För detta ändamål representeras varje bild av ett träd som fångar en flerskalig bildsegmentering. Träden matchas för att extrahera maximalt matchande delträd över uppsättningen, som tas som exempel på målkategorin. De extraherade underträden sammansmältes sedan till en trädförening som representerar den kanoniska kategorimodellen. Påvisande, igenkänning och segmentering av objekt från den lärda kategorin uppnås samtidigt genom att hitta matchningar av kategorimodellen med segmenteringsträdet för en ny bild. Experimentell validering av referensdatauppsättningar visar robustheten och den höga noggrannheten hos de inlärda kategorimodellerna när endast ett fåtal utbildningsexempel används för lärande utan mänsklig övervakning.
Todorovic och Ahuja REF tillämpar fackträdet för att lära sig en regionbaserad hierarkisk objektmodell från en uppsättning exemplar regionsegmenteringar.
Unsupervised Category Modeling, Recognition, and Segmentation in Images
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}