Vi presenterar en ny algoritmisk metod för objektkategorisering och detektion som kan lära sig kategorispecifika detektorer, med hjälp av Boosting, från ett visuellt alfabet av form och utseende. Själva alfabetet lärs gradvis under denna process. Den resulterande representationen består av en uppsättning kategorispecifika deskriptorer-grundläggande formegenskaper representeras av gränsfragment, och utseendet representeras av patchar-där varje deskriptor i kombination med centroid vektorer för möjliga objekt centroider (geometri) bildar en alfabetpost. Våra experimentella resultat lyfter fram flera egenskaper hos denna nya representation. För det första visar vi kraften i rent formbaserad representation med utmärkta kategoriserings- och detektionsresultat med hjälp av en BFM (Boundary-Fragment-Modell) och undersöker förmågan hos en sådan modell att hantera förändringar i skala och perspektiv, samt intra- och inter-class variabilitet. För det andra visar vi att inkrementell inlärning av en BFM för många kategorier leder till en sublinjär tillväxt av visuella alfabet poster genom delning av form funktioner, medan denna generalisering över kategorier samtidigt ofta förbättrar kategorisering prestanda (över självständigt lärande kategorierna). Slutligen kan kombinationen av grundläggande form och utseende (gräns-fragment och patcher) förbättra resultaten ytterligare. Vissa typer av funktioner föredras av vissa kategorier, och för vissa kategorier uppnår vi de lägsta felfrekvenser som hittills har rapporterats.
I REF, Opelt et al. föreslog att lära sig ett visuellt alfabet av form och utseende för att representera och upptäcka objekt.
Learning an Alphabet of Shape and Appearance for Multi-Class Object Detection
{'venue': 'International Journal of Computer Vision', 'journal': 'International Journal of Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}