Natural Material Recognition with Illumination Invariant Textural Features
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985556%3A_____%2F10%3A00346560" target="_blank" >RIV/67985556:_____/10:00346560 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Natural Material Recognition with Illumination Invariant Textural Features
Popis výsledku v původním jazyce
A visual appearance of natural materials fundamentally depends on illumination conditions, which significantly complicates a real scene analysis. We propose textural features based on fast Markovian statistics, which are simultaneously invariant to illumination colour and robust to illumination direction. No knowledge of illumination conditions is required and a recognition is possible from a single training image per material. Material recognition is tested on the currently most realistic visual representation - Bidirectional Texture Function (BTF), using the Amsterdam Library of Textures (ALOT), which contains 250 natural materials acquired in different illumination conditions. Our proposed features significantly outperform several leading alternatives including Local Binary Patterns (LBP, LBP-HF) and Gabor features.
Název v anglickém jazyce
Natural Material Recognition with Illumination Invariant Textural Features
Popis výsledku anglicky
A visual appearance of natural materials fundamentally depends on illumination conditions, which significantly complicates a real scene analysis. We propose textural features based on fast Markovian statistics, which are simultaneously invariant to illumination colour and robust to illumination direction. No knowledge of illumination conditions is required and a recognition is possible from a single training image per material. Material recognition is tested on the currently most realistic visual representation - Bidirectional Texture Function (BTF), using the Amsterdam Library of Textures (ALOT), which contains 250 natural materials acquired in different illumination conditions. Our proposed features significantly outperform several leading alternatives including Local Binary Patterns (LBP, LBP-HF) and Gabor features.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
BD - Teorie informace
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.
Návaznosti
Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)
Ostatní
Rok uplatnění
2010
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
20th International Conference on Pattern Recognition
ISBN
978-1-4244-7542-1
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
4
Strana od-do
—
Název nakladatele
IEEE Computer Society CPS
Místo vydání
Los Alamitos
Místo konání akce
Istanbul
Datum konání akce
23. 8. 2010
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—