I detta dokument föreslår vi en ny metod för att generera en binär deskriptor optimerad för varje bild patch oberoende. Tillvägagångssättet är inspirerat av den linjära diskriminant inbäddning som samtidigt ökar inter och minskar inom klassen avstånd. En uppsättning discriminativa och okorrelerade binära tester etableras från alla möjliga tester i en offline träningsprocess. De patchanpassade deskriptorerna byggs sedan effektivt online från en delmängd tester som leder till lägre avstånd inom klassen och därmed en mer robust deskriptor. En patch-deskriptor består av två binära strängar där den ena representerar testresultaten och den andra anger den delmängd av patch-relaterade robusta tester som används för att beräkna ett maskerat hamming avstånd. Våra experiment på tre olika riktmärken visar på förbättringar i matchningsprestanda, och illustrerar att optimering per patch överträffar global optimering.
Vårt arbete är inspirerat av REF, där LDA tillämpas genom att lära sig en mask lokalt för att minimera det intraklassiga avståndet av binära deskriptorer.
BOLD - Binary online learned descriptor for efficient image matching
{'venue': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}