Figur 1: Dessa två bilder kan verka icke-deskriptiva, men var och en innehåller tips om vilken stad den kan tillhöra. Med tanke på en stor bilddatabas över en viss stad kan vår algoritm automatiskt upptäcka de geografiskt informativa element (lappkluster till höger om varje foto) som hjälper till att fånga dess "look and feel". Till vänster, den emblematiska gatuskylten, ett balustradefönster, och balkongstöd är alla mycket indikativa av Paris, medan till höger, den neoklassiska kolumnerade ingångssport en balkong, ett viktorianskt fönster, och, naturligtvis, gjutjärn räcke är mycket egenskaper i London. Med tanke på ett stort arkiv av geotaggade bilder försöker vi automatiskt hitta visuella element, t.ex. Fönster, balkonger och gatuskyltar, som är mest utmärkande för ett visst geo-spatialt område, till exempel staden Paris. Detta är en oerhört svår uppgift eftersom de visuella dragen som skiljer arkitektoniska element från olika platser kan vara mycket subtila. Dessutom står vi inför ett svårt sökproblem: med tanke på alla möjliga patchar i alla bilder, vilka av dem förekommer både ofta och geografiskt informativa? För att ta itu med dessa frågor föreslår vi att man använder en diskriminerande klusterstrategi som kan ta hänsyn till den svaga geografiska tillsynen. Vi visar att geografiskt representativa bildelement kan upptäckas automatiskt från Google Street View bilder på ett diskriminerande sätt. Vi visar att dessa element är visuellt uttolkbara och perceptuellt geo-informativa. De upptäckta visuella elementen kan också stödja en mängd olika beräkningsgeografiska uppgifter, såsom kartläggning av arkitektoniska korrespondenser och influenser inom och över städer, hitta representativa element på olika geo-spatiala skalor, och geografiskt informerad bildhämtning.
Doersch m.fl. REF använder ett diskriminerande kluster för att upptäcka de visuella ämnena.
What makes Paris look like Paris?
{'venue': 'TOGS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}