Abstrakt. Bag-of-features representationer har nyligen blivit populära för innehållsbaserad bildklassificering på grund av deras enkelhet och goda prestanda. De utvecklades från texton metoder i texturanalys. Grundidén är att behandla bilder som lösa samlingar av oberoende patchar, ta en representativ uppsättning patchar från bilden, utvärdera en visuell deskriptor vektor för varje patch självständigt, och använda den resulterande fördelningen av prover i deskriptorutrymme som en karakterisering av bilden. De fyra viktigaste implementationsalternativen är alltså hur man tar prover på patcher, hur man beskriver dem, hur man karakteriserar de resulterande distributionerna och hur man klassificerar bilder baserat på resultatet. Vi koncentrerar oss på den första frågan och visar experimentellt att för ett representativt urval av allmänt använda testdatabaser och för ett måttligt till stort antal prover ger slumpmässigt urval lika eller bättre klassificeringar än de sofistikerade flerskaliga aktörer som är i allmänt bruk. Även om intresseoperatörerna fungerar bra för ett litet antal prover är den enskilt viktigaste faktorn för prestanda antalet plåster som provtas från testbilden och i slutändan kan inte intresseoperatörerna tillhandahålla tillräckligt många plåster för att konkurrera. Vi studerar också påverkan av andra faktorer inklusive codebook storlek och skapande metod, histogram normaliseringsmetod och minsta skala för funktionsextraktion.
Dessutom, Nowak et al. Ref jämförde de olika provtagningsmetoderna och drog slutsatsen att slumpmässig provtagning överträffar de sofistikerade flerskaliga intressedetektorerna med ett stort antal provlappar.
Sampling strategies for bag-of-features image classification