Vi föreslår ett nytt koncept med asymmetriska funktionskartor (AFM), som gör det möjligt att utvärdera flera kärnor mellan en fråge- och databasposter utan att öka minneskraven. För att visa fördelarna med AFM-metoden får vi en kort vektorbildsrepresentation som, på grund av asymmetriska funktionskartor, stöder effektiv skala och översättning invariant skissbaserad bildhämtning. Till skillnad från de flesta av de kortkodsbaserade hämtningssystem, den föreslagna metoden ger frågan lokalisering i den hämtade bilden. Effektiviteten i sökningen ökas genom att approximera en 2D-översättningssökning via trigonometrisk polynom av poäng genom 1D-projektioner. Prognoserna är ett specialfall av AFM. En skala av magnituden speed-up uppnås jämfört med traditionella trigonometric polynomials. Resultaten förstärks av en bildbaserad genomsnittlig frågeexpansion, som avsevärt överskrider den senaste tekniken på standardriktmärken.
Nyligen, asymmetriska funktionskartor (AFM) användes för att härleda en kort vektor bild representation, som stöder effektiv skala och översättning invariant skiss-baserad bild hämtning REF.
Asymmetric Feature Maps with Application to Sketch Based Retrieval
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}