Abstrakt. Upptäcka skuggor från bilder kan avsevärt förbättra prestandan av flera vision uppgifter såsom objektdetektering och spårning. Nya metoder har främst använt belysning invarianter som kan misslyckas allvarligt när kvaliteten på bilderna inte är särskilt bra, som är fallet för de flesta konsument-kvalitet fotografier, som de på Google eller Flickr. Vi presenterar en praktisk algoritm för att automatiskt upptäcka skuggor som kastas av objekt på marken, från ett enda konsumentfoto. Vår huvudhypotes är att de typer av material som utgör marken i utomhusscener är relativt begränsade, oftast inklusive asfalt, tegel, sten, lera, gräs, betong, etc. Som ett resultat, utseendet av skuggor på marken är inte så mycket varierande som allmänna skuggor och därmed, kan läras från en märkt uppsättning bilder. Vår detektor består av en trestegsprocess som inkluderar (a) utbildning av en beslutsträdsklassificering på en uppsättning skuggkänsliga funktioner som beräknas runt varje bildkant, (b) en CRF-baserad optimering för att gruppera upptäckta skuggkanter för att generera sammanhängande skuggkonturer, och (c) som innehåller alla befintliga klassificerare som är särskilt utbildade för att upptäcka grunder i bilder. Våra resultat visar god detektionsnoggrannhet (85%) på flera utmanande bilder. Eftersom de flesta objekt av intresse för siktapplikationer (som fotgängare, fordon, skyltar) är fästa på marken, tror vi att vår detektor kan hitta bred tillämplighet.
I REF, markområden i utomhus scener är särskilt riktade.
Detecting ground shadows in outdoor consumer photographs
{'venue': 'In European Conference on Computer Vision', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}