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使用的非线性特征提取图像的局部描述符集合特征空间的自动设计
The Automatic Design of Feature Spaces for Local Image Descriptors using an Ensemble of Non-linear Feature Extractors |
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| 课程网址: |
http://videolectures.net/cvpr2010_carneiro_adfs/
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| 主讲教师: |
Gustavo Carneiro
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| 开课单位: |
里斯本系统与机器人学院
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| 开课时间: |
2010-07-19
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| 课程语种: |
英语
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| 中文简介: |
特征空间中的局部图像描述符中的设计是在计算机视觉研究的重要课题，由于其在一些问题，如视觉分类和图像匹配的适用性。为了有用，这些描述符必须识别能力和鲁棒性之间存在一个良好的折衷，以典型的图像变形。最有用的局部描述符的特征空间已根据上述目标被手动设计，但这种设计往往限制了使用这些描述符中的某些特定的匹配和视觉分类问题。备选地，出现了在由手动设计特征空间的自动组合产生特征空间越来越大的兴趣，或通过自动选择功能的空间和空间蓄积的方法，或者通过使用距离度量学习方法。虽然大多数的这些方法通常适用于特定的匹配或分类问题，其中测试类是相同的训练课，几个作品瞄准一般特征变换的问题，其中训练类是从测试类不同。在后者的作品，希望为本地描述符匹配的一个普遍特征空间，这是我们工作的话题的自动设计。在本文中，我们提出了自动学习功能的局部描述符的空间一种新的增量法。该方法是基于训练的比较小的和随机的分类问题与监督距离度量学习方法的非线性特征提取器的合奏。结果两种广泛使用的公共数据库显示，我们的技术生产领域的竞争结果。
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| 课程简介: |
特征空间中的局部图像描述符中的设计是在计算机视觉研究的重要课题，由于其在一些问题，如视觉分类和图像匹配的适用性。为了有用，这些描述符必须识别能力和鲁棒性之间存在一个良好的折衷，以典型的图像变形。最有用的局部描述符的特征空间已根据上述目标被手动设计，但这种设计往往限制了使用这些描述符中的某些特定的匹配和视觉分类问题。备选地，出现了在由手动设计特征空间的自动组合产生特征空间越来越大的兴趣，或通过自动选择功能的空间和空间蓄积的方法，或者通过使用距离度量学习方法。虽然大多数的这些方法通常适用于特定的匹配或分类问题，其中测试类是相同的训练课，几个作品瞄准一般特征变换的问题，其中训练类是从测试类不同。在后者的作品，希望为本地描述符匹配的一个普遍特征空间，这是我们工作的话题的自动设计。在本文中，我们提出了自动学习功能的局部描述符的空间一种新的增量法。该方法是基于训练的比较小的和随机的分类问题与监督距离度量学习方法的非线性特征提取器的合奏。结果两种广泛使用的公共数据库显示，我们的技术生产领域的竞争结果。
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| 关 键 词: |
非线性特征; 特征空间; 局部图像
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| 课程来源: |
视频讲座网
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| 最后编审: |
2020-06-18：dingaq
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| 阅读次数: |
49
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图 书 馆