Modeling Symmetries for Stochastic Structural Recognition

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F11%3A00187152" target="_blank" >RIV/68407700:21230/11:00187152 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Modeling Symmetries for Stochastic Structural Recognition

Popis výsledku v původním jazyce

We propose a method for stochastic parsing of images with regular structures exhibiting symmetries, such as facades of buildings. The translational symmetry is represented by an array of elements (windows) that is generated with a stochastic grammar which allows structural exceptions and spatial deviations for individual elements. The reflection symmetry of the elements is automatically inferred as a part of the learning process, where a set of random weak features is boosted into a final mixture. A hierarchical probability model is built for the attributed 'words' generated by the proposed grammar. The image parsing result is then found as the most probable interpretation visited with MCMC sampler which is designed to efficiently explore the space ofpossible configurations.

Název v anglickém jazyce

Modeling Symmetries for Stochastic Structural Recognition

Popis výsledku anglicky

We propose a method for stochastic parsing of images with regular structures exhibiting symmetries, such as facades of buildings. The translational symmetry is represented by an array of elements (windows) that is generated with a stochastic grammar which allows structural exceptions and spatial deviations for individual elements. The reflection symmetry of the elements is automatically inferred as a part of the learning process, where a set of random weak features is boosted into a final mixture. A hierarchical probability model is built for the attributed 'words' generated by the proposed grammar. The image parsing result is then found as the most probable interpretation visited with MCMC sampler which is designed to efficiently explore the space ofpossible configurations.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

JD - Využití počítačů, robotika a její aplikace

OECD FORD obor

—

Projekt

—

Návaznosti

Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)<br>S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Rok uplatnění

2011

Kód důvěrnosti údajů

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

Název statě ve sborníku

Proceedings of the 2nd International Workshop on Stochastic Image Grammars at 2011 IEEE International Conference on Computer Vision

ISBN

978-1-4673-0063-6

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

8

Strana od-do

632-639

Název nakladatele

IEEE

Místo vydání

Piscataway

Místo konání akce

Barcelona

Datum konání akce

12. 11. 2011

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

000300056700087