Spatial Pattern Templates for Recognition of Objects with Regular Structure

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F13%3A00212539" target="_blank" >RIV/68407700:21230/13:00212539 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="http://cmp.felk.cvut.cz/~tylecr1/papers/Tylecek-GCPR2013.pdf" target="_blank" >http://cmp.felk.cvut.cz/~tylecr1/papers/Tylecek-GCPR2013.pdf</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-40602-7_39" target="_blank" >10.1007/978-3-642-40602-7_39</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Spatial Pattern Templates for Recognition of Objects with Regular Structure

Popis výsledku v původním jazyce

We propose a method for semantic parsing of images with regular structure. The structured objects are modeled in a densely connected CRF. The paper describes how to embody specific spatial relations in a representation called Spatial Pattern Templates(SPT), which allows us to capture regularity constraints of alignment and equal spacing in pairwise and ternary potentials. Assuming the input image is pre-segmented to salient regions the SPT describe which segments could interact in the structured graphical model. The model parameters are learnt to describe the formal language of semantic labelings. Given an input image, a consistent labeling over its segments linked in the CRF is recognized as a word from this language. The CRF framework allows us to apply efficient algorithms for both recognition and learning. We demonstrate the approach on the problem of facade image parsing and show that results comparable with state of the art methods are achieved without introducing additional manu

Název v anglickém jazyce

Spatial Pattern Templates for Recognition of Objects with Regular Structure

Popis výsledku anglicky

We propose a method for semantic parsing of images with regular structure. The structured objects are modeled in a densely connected CRF. The paper describes how to embody specific spatial relations in a representation called Spatial Pattern Templates(SPT), which allows us to capture regularity constraints of alignment and equal spacing in pairwise and ternary potentials. Assuming the input image is pre-segmented to salient regions the SPT describe which segments could interact in the structured graphical model. The model parameters are learnt to describe the formal language of semantic labelings. Given an input image, a consistent labeling over its segments linked in the CRF is recognized as a word from this language. The CRF framework allows us to apply efficient algorithms for both recognition and learning. We demonstrate the approach on the problem of facade image parsing and show that results comparable with state of the art methods are achieved without introducing additional manu

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

JD - Využití počítačů, robotika a její aplikace

OECD FORD obor

—

Projekt

<a href="/cs/project/GAP103%2F12%2F1578" target="_blank" >GAP103/12/1578: Strukturní a sémantické modelování architektury jako problém interpretace digitálního obrazu</a><br>

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Rok uplatnění

2013

Kód důvěrnosti údajů

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

Název statě ve sborníku

GCPR 2013: Proceedings of 35th German Conference on Pattern Recognition

ISBN

978-3-642-40601-0

ISSN

0302-9743

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

11

Strana od-do

364-374

Název nakladatele

Springer

Místo vydání

Heidelberg

Místo konání akce

Saarbruecken

Datum konání akce

3. 9. 2013

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

000329236100039