Symmetri är en av de viktigaste signalerna för människans och maskinens uppfattning av världen. I över tre decennier har automatisk symmetridetektering från bilder/mönster varit ett stående ämne i datorseendet. Vi presenterar en aktuell, systematisk och kvantitativ prestandautvärdering av tre toppmoderna diskreta symmetridetektionsalgoritmer. Detta utvärderingssystem omfattar en uppsättning noggrant utvalda syntetiska och verkliga bilder som visar motiverade, entydiga enskilda eller flera dominerande symmetrier, och ett par väldefinierade framgångar för validering. Vi gör våra 176 testbilder med tillhörande handmärkt marksanning allmänt tillgängliga med detta papper. Dessutom undersöker vi det potentiella bidraget från symmetridetektion för objektigenkänning genom att testa symmetridetektionsalgoritmen på tre allmänt tillgängliga objektigenkänningsbilduppsättningar (PASCAL VOC'07,). Våra resultat visar att även efter flera årtionden av ansträngningar, symmetri upptäckt i verkliga bilder förblir ett utmanande, olöst problem i datorseende. Samtidigt illustrerar vi dess framtida potential i objektigenkänning.
Som Park et al. REF påpekar att även om symmetridetektering i verkliga bilder har studerats i stor utsträckning är det fortfarande ett utmanande, olöst problem i datorseendet.
Performance evaluation of state-of-the-art discrete symmetry detection algorithms
{'venue': '2008 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2008 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}