Lokala funktioner representerar ett kraftfullt verktyg som utnyttjas i flera tillämpningar såsom visuell sökning, objektigenkänning och spårning, etc. I detta sammanhang ger binära deskriptorer ett effektivt alternativ till verkligt värderade deskriptorer, på grund av låg beräknings komplexitet, begränsat minnesavtryck och snabba matchningsalgoritmer. Deskriptorn består av en binär vektor, där varje bit är resultatet av en parvis jämförelse mellan släta pixelintensiteter. I flera fall måste visuella funktioner överföras över ett bandbreddsbegränsat nätverk. I detta syfte är det lämpligt att komprimera deskriptorn för att minska den nödvändiga hastigheten, samtidigt som man uppnår en målnoggrannhet för den aktuella uppgiften. Den tidigare litteraturen tog grundligt upp problemet med att koda visuella funktioner som extraherats från stillbilder och, alldeles nyligen, problemet med att koda verkligt värderade funktioner (t.ex. SIFT, SURF) extraherade från videosekvenser. I detta papper föreslår vi en kodning arkitektur speciellt utformad för binära lokala funktioner extraherade från videoinnehåll. Vi utnyttjar både rumsliga och tidsmässiga redundanser med hjälp av intra-frame- och inter-frame-kodningslägen, vilket visar att betydande kodningsvinster kan uppnås för en målnivå för exaktheten i den visuella analysen.
Nyligen, arkitekturer för att koda lokala funktioner extraherade från video har föreslagits för fallet med real valued [2] och binära deskriptorer REF.
Coding binary local features extracted from video sequences
{'venue': '2014 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)', 'journal': '2014 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}