Detta dokument presenterar ett nytt tillvägagångssätt för det utmanande problemet med geolokalisering med hjälp av bildmatchning i en strukturerad databas av stadstäckande referensbilder med kända GPS-koordinater. Vi kastar geo-localization som ett kluster problem av lokala bildfunktioner. I likhet med befintliga strategier för problemet bygger vårt ramverk på lågnivåfunktioner som möjliggör lokal matchning mellan bilder. För varje lokal funktion i frågebilden hittar vi dess ungefärliga närmaste grannar i referensuppsättningen. Därefter samlar vi ihop funktionerna från referensbilder med Dominant Set-kluster, vilket ger flera fördelar jämfört med befintliga metoder. För det första tillåter det variabelt antal noder i klustret, som vi använder för att dynamiskt välja antalet närmaste grannar för varje frågefunktion baserat på dess diskrimineringsvärde. För det andra är detta tillvägagångssätt flera storleksordningar snabbare än befintliga tillvägagångssätt. Således får vi flera kluster (olika lokala maximerare) och få en robust slutlig lösning på problemet med hjälp av flera svaga lösningar genom begränsad Dominant Set kluster på globala bildfunktioner, där vi upprätthåller begränsningen att frågebilden måste ingå i klustret. Denna andra nivå av klustering förbigår också heuristiska metoder för att rösta och välja den referensbild som matchar frågan. Vi utvärderar den föreslagna ramen på en befintlig datauppsättning av 102k street view bilder samt en ny större datauppsättning på 300k bilder, och visar att det överträffar state-of-the-art med 20 respektive 7 procent, på de två datauppsättningar. Index Terms-Geo-localization, dominerande uppsättning kluster, flera närmaste grann funktion matchning, begränsad dominerande uppsättning E. Zemene är med DAIS, Ca' Foscari
Ett nytt arbete som föreslås i REF använder en Dominant Set klustermetod för att lösa begränsningen av närmaste grannar för storskalig bild geo-localization, som uppnår en noggrannhet på 75% för Google Street View dataset.
Large-Scale Image Geo-Localization Using Dominant Sets
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}