Abstract-Shape likhet och form hämtning är mycket viktiga ämnen i datorseende. Den senaste tidens framsteg på detta område har främst drivits av att utforma smarta formdeskriptorer för att ge bättre likhetsmått mellan olika former. I detta dokument ger vi ett nytt perspektiv på detta problem genom att betrakta de befintliga formerna som en grupp och studera deras likhetsåtgärder med frågeformen i en grafstruktur. Vår metod är allmän och kan byggas ovanpå alla befintliga formliknande mått. För en given likhetsåtgärd lär man sig en ny likhet genom graftransduktion. Den nya likheten lärs iterativt så att grannarna till en given form påverkar dess slutliga likhet med frågan. Grundidén här är relaterad till PageRank ranking, som utgör en grund för Google Web sökning. De framlagda experimentella resultaten visar att det föreslagna tillvägagångssättet ger betydande förbättringar jämfört med den toppmoderna form som matchar algoritmer. Vi fick en hämtningsfrekvens på 91,61 procent på MPEG-7 datasetet, vilket är det högsta som någonsin rapporterats i litteraturen. Dessutom uppnår den föreslagna metodens inlärda likhet lovande förbättringar både när det gäller formklassificering och formklustring.
För en viss likhetsåtgärd lär man sig en ny likhetsåtgärd genom graftransduktion REF.
Learning Context-Sensitive Shape Similarity by Graph Transduction
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}