A New Hybrid Descriptor Based on Spatiogram and Region Covariance Descriptor
Notice bibliographique
Résumé
Image descriptors play an important role in any computer vision system e.g. object recognition and tracking. Effective representation of an image is challenging due to significant appearance changes, viewpoint shifts, lighting variations and varied object poses. These challenges have led to the development of several features and their representations. Spatiogram and region covariance are two excellent image descriptors which are widely used in the field of computer vision. Spatiogram is a generalization of the histogram and contains some moments upon the coordinates of the pixels corresponding to each bin. Spatiogram captures richer appearance information as it computes not only information about the range of the function like histograms, also information about the (spatial) domain.However, there is a drawback that multi modal spatial patterns cannot be well modelled.Region covariance descriptor provides a compact and natural way of fusing different visual features inside a region of interest. However, it is based on a global distribution of pixel features inside a region and loses the local structure.In this paper, we aim toovercome the existing drawbacks of these descriptors. To this, we propose rspatiogram and then a new hybrid descriptor is presented which is combination of rspatiogram and traditional region covariance descriptors. The results show that our descriptors have the discriminative capability improved in comparison with other descriptors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».