Utseendebaserad klassificering är en svår uppgift på många områden på grund av tvetydiga bevis. Kunskap om förhållandet mellan objekten i scenen kan bidra till att lösa detta problem. I detta dokument presenterar vi en ny probabilistisk klassificeringsram baserad på samarbete mellan beslutsträd och Bayesian Compositional Hierarchies, och visar att införandet av kontextuell kunskap i form av dynamiska tidigare erfarenheter avsevärt förbättrar klassificeringsprestandan inom fasadområdet.
I REF används en probabilistisk klassificeringsram baserad på beslutsträd och Bayesian Compositional Hierarchies för objektklassificering.
Context-aware classification for incremental scene interpretation
{'venue': "UCVP '09", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}