Abstrakt. Funktioner som lokala binära mönster (LBP) och lokala ternary mönster (LTP) har varit mycket framgångsrika i ett antal områden, inklusive texturanalys, ansiktsigenkänning och objektdetektering. De bygger på tanken att små mönster av kvalitativa lokala grå-nivå skillnader innehåller en hel del information om högre nivå bildinnehåll. Befintliga lokala mönsterfunktioner använder handdefinierade kodningar, vilket begränsar dem till små rumsliga stöd och grova grånivåer jämförelser. Vi introducerar lokala kvantiserade mönster (LQP), en generalisering som använder uppslagstabellbaserad vektorquantization för att koda större eller djupare mönster. LQP ärver några av flexibiliteten och kraften i visuella ord representationer, utan att offra körtiden hastighet och enkelhet av befintliga lokala mönster. Vi visar att det överträffar väletablerade funktioner som HOG, LBP och LTP och deras kombinationer på en rad utmanande objektdetekterings- och texturklassificeringsproblem.
I arbetet med REF introduceras ett tillvägagångssätt som använder uppslagstabellbaserad vektorquantization för texturbeskrivning.
Visual recognition using local quantized patterns
{'venue': 'ECCV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}