Att matcha korsvisa bilder är utmanande eftersom utseendet och perspektiven skiljer sig avsevärt. Även om lågnivåfunktioner baserade på lutningsorienteringar eller filtersvar kan variera drastiskt med sådana förändringar i synvinkeln, visar semantisk information om bilder dock en invariant egenskap i detta avseende. Följaktligen kan semantiskt märkta regioner användas för att utföra korsvisa matchningar. I detta dokument utforskar vi därför denna idé och föreslår en automatisk metod för att upptäcka och representera den semantiska informationen om en RGB-bild med målet att utföra korsvisa matchningar med ett (icke-RGB) geografiskt informationssystem (GIS). En segmenterad bild utgör indata till vårt system med segment som hänför sig till semantiska begrepp som trafikskyltar, sjöar, vägar, lövverk m.m. Vi utformar en deskriptor för att på ett robust sätt fånga både närvaron av semantiska begrepp och den rumsliga layouten av dessa segment. Parvis avstånd mellan deskriptorer som extraheras från GIS-kartan och frågebilden används sedan för att generera en kort lista över de mest lovande platserna med liknande semantiska begrepp i en konsekvent rumslig layout. En experimentell utvärdering med utmanande frågebilder och ett stort urbant område visar lovande resultat.
Semantisk märkning från en enda bild och matchning med en GIS datauppsättning utnyttjades i REF.
Semantic Cross-View Matching
{'venue': '2015 IEEE International Conference on Computer Vision Workshop (ICCVW)', 'journal': '2015 IEEE International Conference on Computer Vision Workshop (ICCVW)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}