Abstract-Valet av en färgmodell är av stor betydelse för många datorseende algoritmer (t.ex., funktionsdetektering, objektigenkänning och spårning) som den valda färgmodellen inducerar likvärdighet klasser till de faktiska algoritmer. Eftersom det finns många färgmodeller tillgängliga, är den inneboende svårigheten hur man automatiskt väljer en enda färgmodell eller, alternativt, en viktad delmängd av färgmodeller som producerar det bästa resultatet för en viss uppgift. Det efterföljande hindret är hur man får ett ordentligt fusionssystem för algoritmerna så att resultaten kombineras i en optimal miljö. För att uppnå korrekt färgmodellval och fusion av funktionsdetektionsalgoritmer, i detta dokument, föreslår vi en metod som utnyttjar icke perfekt korrelation mellan färgmodeller eller funktionsdetektionsalgoritmer som härrör från principerna för diversifiering. Till följd av detta uppnås en lämplig balans mellan repeterbarhet och särskiljningsförmåga. Resultatet är ett viktningssystem som ger maximal diskriminering. Metoden verifieras experimentellt för tre olika bildfunktionsdetektorer. De experimentella resultaten visar att fusionsmetoden ger funktionsdetekteringsresultat som har en högre diskriminativ effekt än standardvägningsschemat. Dessutom är det experimentellt visat att färgmodellen urvalsschema ger en korrekt balans mellan färginvarians (repeterbarhet) och discriminativ effekt (särskiljaktighet).
Valet av en färgrymd är viktigt för många datorseende algoritmer eftersom det inducerar likvärdighet klasser till detektionsalgoritmer REF.
Selection and Fusion of Color Models for Image Feature Detection
{'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']}