I detta dokument föreslår vi en komplett metod för skuggdetektering av enstaka bilder baserat på det lärda utseendet av skuggor. Grunden för vår metod är en ny enda region SVM-klassning med en flerkärnig modell som är speciellt anpassad för skuggregionklassificering. Denna klassificering, som redan överträffar mycket mer komplexa metoder, ger unary potentials för en MRF optimering som också innehåller pairwise potentials som kodar förhållandet mellan angränsande regioner i bilden. Vi introducerar en ny gränsklassning för skugggränser gjutna över ytor med samma material, och två förbättrade parade regioner klassifierare; en för angränsande regioner av samma material som tas under samma belysning, och en för regioner av samma material som tas under olika belysning. Styrkan hos den unary klassificeraren innebär att vår MRF endast kräver relativt glesa parvisa potentialer, vilket resulterar i en mer effektiv och exakt optimering som kan ses i våra experimentella resultat. Vi minskar den balanserade felfrekvensen med 53% jämfört med den senaste tekniken på den senaste skuggdetekteringsbilden.
Vicente m.fl. I REF föreslogs en flerkärnig modell för att utbilda en vektormaskin för skuggstöd (SVM).
Single Image Shadow Detection Using Multiple Cues in a Supermodular MRF.
{'venue': 'BMVC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}