Materiellt erkännande är ett grundläggande problem när det gäller uppfattning som får allt större uppmärksamhet. Efter det senaste arbetet med att använda Flickr [16, 23] studerar vi empiriskt materialigenkänning av verkliga objekt med hjälp av en rik uppsättning lokala funktioner. Vi använder Kernel Descriptor-ramverket [5] och utökar uppsättningen av deskriptorer till att omfatta materialmotiverade attribut med hjälp av variationer i lutningsorientering och magnitud. Large-Margin Nearest Grann-inlärning används för en 30-faldig dimensionsreduktion. Vi förbättrar den senaste noggrannheten på Flickr dataset [16] från 45% till 54%. Vi introducerar också två nya dataset med ImageNet och makrofoton, som i stor utsträckning utvärderar vår uppsättning funktioner och visar lovande kopplingar mellan material och objektigenkänning.
Hu m.fl. REF utökar Kerneldeskriptorerna med variationer i lutningsorienteringar och magnituder för att hantera material.
Toward Robust Material Recognition for Everyday Objects
{'venue': 'BMVC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}