Detta papper introducerar en textur representation lämplig för att känna igen bilder av texturerade ytor under ett brett spektrum av omvandlingar, inklusive synvinkel förändringar och icke-rigid deformationer. Vid funktionen utvinningsstadiet, en gles uppsättning affin Harris och Laplacian regioner finns i bilden. Var och en av dessa regioner kan betraktas som en textur element med en karakteristisk elliptisk form och en distinkt utseende mönster. Detta mönster fångas på ett affint-invariantt sätt genom en formnormaliseringsprocess följt av beräkning av två nya deskriptorer, spinnbilden och RIFT-deskriptorn. När affin invariant inte krävs, den ursprungliga elliptiska formen fungerar som en ytterligare diskriminerande funktion för texturigenkänning. Den föreslagna metoden utvärderas i hämtnings- och klassificeringsuppgifter med hjälp av hela Brodatz-databasen och en offentligt tillgänglig samling av 1000 fotografier av texturerade ytor tagna ur olika perspektiv. Index Terms-Bild bearbetning och datorseende, funktionsmätning, textur, mönsterigenkänning. S. Lazebnik och J. Pone är med
Lazebnik m.fl. REF använde affine invarianta funktioner för att känna igen texturerade mönster.
A sparse texture representation using local affine regions
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}