Efficient Sequential Correspondence Selection by Cosegmentation

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F08%3A03150796" target="_blank" >RIV/68407700:21230/08:03150796 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Efficient Sequential Correspondence Selection by Cosegmentation

Popis výsledku v původním jazyce

In many retrieval, object recognition and wide baseline stereo methods, correspondences of interest points (distinguished regions, transformation covariant points) are established possibly sublinearly by matching a compact descriptor such as SIFT. We show that a subsequent cosegmentation process coupled with a quasi-optimal sequential decision process leads to a correspondence verification procedure that has (i) high precision (is highly discriminative) (ii) good recall and (iii) is fast. The sequentialdecision on the correctness of a correspondence is based on trivial attributes of a modified dense stereo matching algorithm. The attributes are projected on a prominent discriminative direction by SVM. Wald's sequential probability ratio test is performed for SVM projection computed on progressively larger co-segmented regions. Experimentally we show that the process significantly outperforms the standard correspondence selection process based on SIFT distance ratios on challenging mat

Název v anglickém jazyce

Efficient Sequential Correspondence Selection by Cosegmentation

Popis výsledku anglicky

In many retrieval, object recognition and wide baseline stereo methods, correspondences of interest points (distinguished regions, transformation covariant points) are established possibly sublinearly by matching a compact descriptor such as SIFT. We show that a subsequent cosegmentation process coupled with a quasi-optimal sequential decision process leads to a correspondence verification procedure that has (i) high precision (is highly discriminative) (ii) good recall and (iii) is fast. The sequentialdecision on the correctness of a correspondence is based on trivial attributes of a modified dense stereo matching algorithm. The attributes are projected on a prominent discriminative direction by SVM. Wald's sequential probability ratio test is performed for SVM projection computed on progressively larger co-segmented regions. Experimentally we show that the process significantly outperforms the standard correspondence selection process based on SIFT distance ratios on challenging mat

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

JD - Využití počítačů, robotika a její aplikace

OECD FORD obor

—

Projekt

Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Rok uplatnění

2008

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

CVPR 2008: Proceedings of the 2008 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition

ISBN

978-1-4244-2242-5

ISSN

1063-6919

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

8

Strana od-do

—

Název nakladatele

Omnipress

Místo vydání

Medison

Místo konání akce

Anchorage, Alaska

Datum konání akce

24. 6. 2008

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

000259736800134