A funcionalidade de pesquisa está em construção.
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Adaptively Combining Local with Global Information for Natural Scenes Categorization Combinação Adaptativa de Informações Locais com Globais para Categorização de Cenas Naturais

Shuoyan LIU, De XU, Xu YANG

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Resumo:

Este artigo propõe o Extended Bag-of-Visterms (EBOV) para representar cenas semânticas. Nos métodos anteriores, a maioria das representações são bag-of-visterms (BOV), onde os visterms se referiam à informação quantizada da textura local. Nossa nova representação é construída através da introdução de informações de textura global para estender o pacote de visterms padrão. Em particular, aplicamos o peso adaptativo para fundir as informações locais e globais, a fim de fornecer uma melhor representação do visterm. Dadas essas representações, a classificação da cena pode ser realizada pelo modelo pLSA (Análise Semântica Latente Probabilística). Os resultados do experimento mostram que o uso adequado de informações globais melhora o desempenho da classificação de cenas, em comparação com a representação BOV que leva em consideração apenas as informações locais.

Publicação
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E91-D No.7 pp.2087-2090
Data de publicação
2008/07/01
Publicitada
ISSN online
1745-1361
DOI
10.1093/ietisy/e91-d.7.2087
Tipo de Manuscrito
LETTER
Categoria
Reconhecimento de imagem, visão computacional

autores

Palavra-chave