Sökning: onr:"swepub:oai:DiVA.org:kth-31231" >
Joint Visual Vocabu...
-
Maboudi Afkham, HeydarKTH,Datorseende och robotik, CVAP
(författare)
Joint Visual Vocabulary For Animal Classification
- Artikel/kapitelEngelska2008
Förlag, utgivningsår, omfång ...
Nummerbeteckningar
-
LIBRIS-ID:oai:DiVA.org:kth-31231
-
https://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-31231URI
-
https://doi.org/10.1109/ICPR.2008.4761710DOI
Kompletterande språkuppgifter
-
Språk:engelska
-
Sammanfattning på:engelska
Ingår i deldatabas
Klassifikation
-
Ämneskategori:ref swepub-contenttype
-
Ämneskategori:kon swepub-publicationtype
Anmärkningar
-
QC 20110324
-
This paper presents a method for visual object categorization based on encoding the joint textural information in objects and the surrounding back-ground, and requiring no segmentation during recognition. The framework can be used together with various learning techniques and model representations. Here we use this framework with simple probabilistic models and more complex representations obtained using Support Vector Machines. We prove that our approach provides good recognition performance for complex problems for which some of the existing methods have difficulties. Additionally, we introduce a new extensive database containing realistic images of animals in complex natural environments. We asses the database in a set of experiments in which we compare the performance of our approach with a recently proposed method.
Ämnesord och genrebeteckningar
Biuppslag (personer, institutioner, konferenser, titlar ...)
-
Tavakoli Targhi, AlirezaKTH,Datorseende och robotik, CVAP(Swepub:kth)u13reco0
(författare)
-
Eklundh, Jan-OlofKTH,Datorseende och robotik, CVAP(Swepub:kth)u1s13ps1
(författare)
-
Pronobis, AndrzejKTH,Datorseende och robotik, CVAP(Swepub:kth)u150naad
(författare)
-
KTHDatorseende och robotik, CVAP
(creator_code:org_t)
Sammanhörande titlar
-
Ingår i:19TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON PATTERN RECOGNITION, VOLS 1-6, s. 2019-20229781424421749
Internetlänk
Hitta via bibliotek
Till lärosätets databas