Vi utvecklar nya algoritmer för att analysera och utnyttja den gemensamma subrymdsstrukturen för en uppsättning relaterade bilder för att underlätta processen för samtidig segmentering av en stor uppsättning bilder. De flesta befintliga metoder för detta problem är antingen begränsade till att extrahera ett enda liknande objekt över den givna bilduppsättningen eller inte skala väl till ett stort antal bilder som innehåller flera objekt som varierar i olika skala. Ett av målen med denna uppsats är att visa att olika önskvärda egenskaper hos en sådan algoritm (förmåga att hantera flera bilder med flera objekt som visar godtyckliga variationer i skala) kan gjutas elegant med hjälp av enkla konstruktioner från linjär algebra: detta avsevärt utökar driftsområdet för sådana metoder. Även intuitivt, denna formulering leder till en hård optimering problem där man måste utföra bilden segmentering uppgift tillsammans med lämpliga begränsningar som upprätthåller önskad algebraisk regelbundenhet (t.ex., gemensam subrymd struktur). Vi föreslår effektiva iterativa algoritmer (med små beräkningskrav) vars nyckelsteg minskar till objektiva funktioner som kan lösas med maxflöde och/eller nästan slutna formidentiteter. Vi studerar metodens kvalitativa, teoretiska och empiriska egenskaper och presenterar resultat på referensdatauppsättningar.
Lopamudra m.fl. REF föreslog en metod genom att analysera subrymdsstrukturen för relaterade bilder.
Analyzing the subspace structure of related images: concurrent segmentation of image sets
{'venue': 'Computer vision - ECCV ... : ... European Conference on Computer Vision : proceedings. European Conference on Computer Vision', 'journal': 'Computer vision - ECCV ... : ... European Conference on Computer Vision : proceedings. European Conference on Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}