Abstrakt. Binära deskriptorer av bild patchar blir allt populärare med tanke på att de kräver mindre lagring och möjliggör snabbare bearbetning. Detta kommer dock till priset av lägre igenkänningsframträdanden. För att öka dessa föreställningar projicerar vi bildplåstren till en mer diskriminerande subrymd, och tröskar deras koordinater för att bygga vår binära deskriptor. Men att tillämpa komplexa prognoser på patchar är långsamt, vilket negerar några av fördelarna med binära deskriptorer. Därför är vår viktigaste idé att lära sig de diskriminerande prognoserna så att de kan brytas ner i ett litet antal enkla filter för vilka svaren kan beräknas snabbt. Vi visar att med så få som 32 bitar per deskriptor överträffar vi toppmoderna binära deskriptorer både vad gäller noggrannhet och effektivitet.
D-BRIEF REF projicerar en bild patch på en mer diskriminerande subrymd inlärd, och bygger sedan den binära deskriptorn genom att tröskeln deras koordinater i subrymden.
Efficient Discriminative Projections for Compact Binary Descriptors
{'venue': 'ECCV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}