De senaste systemen för objektigenkänning på klassnivå fungerar med visuella ord, dvs. vektorkvantiserade lokala deskriptorer. I detta dokument undersöker vi genomförbarheten av en dataoberoende metod för att konstruera en sådan visuell vokabulär, där funktionsutrymmet diskretiseras med hjälp av en vanlig lattice. Med hashingtekniker lagras endast icke-tomma behållare, och finkorniga rutnät blir möjliga trots den höga dimensionaliteten hos typiska funktionsutrymmen. Baserat på denna representation, kan vi utforska strukturen av funktionen utrymme, och få state-of-the-art pixelwise klassificeringsresultat. När det gäller bildklassificering introducerar vi ett klassspecifikt urvalssteg som tar hänsyn till den rumsliga strukturen hos SIFT-liknande deskriptorer. Resultaten rapporteras om Graz02-datauppsättningen.
I REF är funktionen utrymme direkt diskretized med hjälp av en vanlig lattice.
Vector Quantizing Feature Space with a Regular Lattice
{'venue': '2007 IEEE 11th International Conference on Computer Vision', 'journal': '2007 IEEE 11th International Conference on Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}