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”

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