Abstrakt. Vi anser att potentialen för kanter i lokal funktionsdetektering inte har utnyttjats fullt ut och föreslår därför en detektor som utgår från enskaliga kanter och producerar tillförlitliga och tolkningsbara blob-liknande regioner och grupper av regioner med godtycklig form. Detektorn är baserad på sammanslagning av lokal maxima av avståndet transform styrd av lutningsstyrkan i de omgivande kanterna. Repeterbarhet och matchningspoäng utvärderas och jämförs med toppmoderna detektorer på standardriktmärken. Dessutom demonstrerar vi den potentiella tillämpningen av vår metod på bred baslinje matchning och funktionsdetektering i sekvenser som involverar mänsklig aktivitet.
Från och med Canny kanter, Rapantzikos et al. REF beräknar det binära avståndet transformera och detektera regioner genom en grupperingsprocess som initieras av lokala maxima av avståndet transform och styrs av lutningsstyrkan i närliggande kanter.
Detecting Regions from Single Scale Edges
{'venue': 'ECCV Workshops', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}