Grouping and Modeling of Repeated Imaged Scene Elements
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F15%3A00235481" target="_blank" >RIV/68407700:21230/15:00235481 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Grouping and Modeling of Repeated Imaged Scene Elements
Popis výsledku v původním jazyce
This proposal is to develop a robust method to group imaged repeated scene elements, infer semantic content from their groupings, e.g., complex repetitive patterns, and incorporate the rich structure and redundant information given by repetitive patternsinto scene models that are used for image retrieval, image geo- location and 3D reconstruction. A challenging testing dataset will be annotated and a loss function provided to assess the performance of new repeat grouping methods to compare against legacy approaches. Imaged repeated scene elements violate basic statistical independence assump- tions made by state-of-the-art approaches in image retrieval, geo-location, and 3D- reconstruction tasks. New models will be proposed that incorporate the repeated structure given by the proposed repeat grouping detection and repetitive pattern representation. The effect of explicitly accounting for repeated features will be demonstrated on standard datasets from the image retrieval and reconstru
Název v anglickém jazyce
Grouping and Modeling of Repeated Imaged Scene Elements
Popis výsledku anglicky
This proposal is to develop a robust method to group imaged repeated scene elements, infer semantic content from their groupings, e.g., complex repetitive patterns, and incorporate the rich structure and redundant information given by repetitive patternsinto scene models that are used for image retrieval, image geo- location and 3D reconstruction. A challenging testing dataset will be annotated and a loss function provided to assess the performance of new repeat grouping methods to compare against legacy approaches. Imaged repeated scene elements violate basic statistical independence assump- tions made by state-of-the-art approaches in image retrieval, geo-location, and 3D- reconstruction tasks. New models will be proposed that incorporate the repeated structure given by the proposed repeat grouping detection and repetitive pattern representation. The effect of explicitly accounting for repeated features will be demonstrated on standard datasets from the image retrieval and reconstru
Klasifikace
Druh
V<sub>souhrn</sub> - Souhrnná výzkumná zpráva
CEP obor
JD - Využití počítačů, robotika a její aplikace
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/LL1303" target="_blank" >LL1303: Vyhledávání vizuálních kategorií ve velkém množství obrázků</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)
Ostatní
Rok uplatnění
2015
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Počet stran výsledku
34
Místo vydání
Praha
Název nakladatele resp. objednatele
Center for Machine Perception, K13133 FEE Czech Technical University
Verze
—