Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

A Weak Structure Model for Regular Pattern Recognition Applied to Facade Images

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F11%3A00187553" target="_blank" >RIV/68407700:21230/11:00187553 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    A Weak Structure Model for Regular Pattern Recognition Applied to Facade Images

  • Popis výsledku v původním jazyce

    We propose a novel method for recognition of structured images and demonstrate it on detection of windows in facade images. Given an ability to obtain local low-level data evidence on primitive elements of a structure (like window in a facade image), wedetermine their most probable number, attribute values (location, size) and neighborhood relation. The embedded structure is weakly modeled by pair-wise attribute constraints, which allow structure and attribute constraints to mutually support each other. We use a very general framework of reversible jump MCMC, which allows simple implementation of a specific structure model and plug-in of almost arbitrary element classifiers. The MC controls the classifier by prescribing it 'where to look', without wasting too much time on unpromising locations. We have chosen the domain of window recognition in facade images to demonstrate that the result is an efficient algorithm achieving performance of other strongly informed methods for regular st

  • Název v anglickém jazyce

    A Weak Structure Model for Regular Pattern Recognition Applied to Facade Images

  • Popis výsledku anglicky

    We propose a novel method for recognition of structured images and demonstrate it on detection of windows in facade images. Given an ability to obtain local low-level data evidence on primitive elements of a structure (like window in a facade image), wedetermine their most probable number, attribute values (location, size) and neighborhood relation. The embedded structure is weakly modeled by pair-wise attribute constraints, which allow structure and attribute constraints to mutually support each other. We use a very general framework of reversible jump MCMC, which allows simple implementation of a specific structure model and plug-in of almost arbitrary element classifiers. The MC controls the classifier by prescribing it 'where to look', without wasting too much time on unpromising locations. We have chosen the domain of window recognition in facade images to demonstrate that the result is an efficient algorithm achieving performance of other strongly informed methods for regular st

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    JD - Využití počítačů, robotika a její aplikace

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

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

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2011

  • 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

    ACCV 2010: Proceedings of the 10th Asian Conference on Computer Vision, Part I

  • ISBN

    978-3-642-19314-9

  • ISSN

    0302-9743

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    14

  • Strana od-do

    450-463

  • Název nakladatele

    Springer

  • Místo vydání

    Berlin

  • Místo konání akce

    Queenstown

  • Datum konání akce

    8. 11. 2010

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku

    000296690900035