Vi föreslår en principiell strategi för att sammanfatta visuella data (bilder eller video) baserat på optimering av en väldefinierad likhetsmått. Problemet vi anser är att omrikta (eller sammanfatta) bild-/videodata i mindre storlekar. En bra "visuell sammanfattning" bör uppfylla två egenskaper: (1) Den bör innehålla så mycket som möjligt visuell information från indata; (2) Den bör införa så få som möjligt nya visuella artefakter som inte fanns i indata (dvs. bevara visuell sammanhållning). Vi föreslår en dubbelriktad likhet åtgärd som kvantitativt fångar dessa två krav: Två signaler S och T anses visuellt liknande om alla fläckar av S (på flera skalor) finns i T, och vice versa. Problemet med summering/omriktning framställs som ett optimeringsproblem för denna dubbelriktade likhetsmått. Vi visar sammanfattande resultat för bild- och videodata. Vi visar vidare att samma tillvägagångssätt kan användas för att ta itu med en mängd andra problem, inklusive automatisk beskärning, slutförande och syntes av visuell data, bildkollage, objektborttagning, fotoomkoppling med mera.
Båda dessa tillvägagångssätt är baserade på en dubbelriktad likhet åtgärd för bildsammanfattning som kan användas för uppgifter som retargeting, bildsyntes, och automatisk beskärning REF.
Summarizing visual data using bidirectional similarity
{'venue': '2008 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2008 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}