SwePub
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

onr:"swepub:oai:DiVA.org:liu-105462"
 

Sökning: onr:"swepub:oai:DiVA.org:liu-105462" > Discriminative Colo...

  • Khan, RahatUniversité de Saint- Étienne, France (författare)

Discriminative Color Descriptors

  • Artikel/kapitelEngelska2013

Förlag, utgivningsår, omfång ...

  • IEEE Computer Society,2013
  • printrdacarrier

Nummerbeteckningar

  • LIBRIS-ID:oai:DiVA.org:liu-105462
  • https://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:liu:diva-105462URI
  • https://doi.org/10.1109/CVPR.2013.369DOI

Kompletterande språkuppgifter

  • Språk:engelska
  • Sammanfattning på:engelska

Ingår i deldatabas

Klassifikation

  • Ämneskategori:ref swepub-contenttype
  • Ämneskategori:kon swepub-publicationtype

Anmärkningar

  • Color description is a challenging task because of large variations in RGB values which occur due to scene accidental events, such as shadows, shading, specularities, illuminant color changes, and changes in viewing geometry. Traditionally, this challenge has been addressed by capturing the variations in physics-based models, and deriving invariants for the undesired variations. The drawback of this approach is that sets of distinguishable colors in the original color space are mapped to the same value in the photometric invariant space. This results in a drop of discriminative power of the color description. In this paper we take an information theoretic approach to color description. We cluster color values together based on their discriminative power in a classification problem. The clustering has the explicit objective to minimize the drop of mutual information of the final representation. We show that such a color description automatically learns a certain degree of photometric invariance. We also show that a universal color representation, which is based on other data sets than the one at hand, can obtain competing performance. Experiments show that the proposed descriptor outperforms existing photometric invariants. Furthermore, we show that combined with shape description these color descriptors obtain excellent results on four challenging datasets, namely, PASCAL VOC 2007, Flowers-102, Stanford dogs-120 and Birds-200.

Biuppslag (personer, institutioner, konferenser, titlar ...)

  • Van de Weijer, JoostComputer Vision Center, Barcelona, Spain (författare)
  • Khan, Fahad ShahbazLinköpings universitet,Datorseende,Tekniska högskolan(Swepub:liu)fahkh30 (författare)
  • Muselet, DamienUniversité de Saint- Étienne, France (författare)
  • Ducottet, ChristopheUniversité de Saint- Étienne, France (författare)
  • Barat, CecileUniversité de Saint- Étienne, France (författare)
  • Université de Saint- Étienne, FranceComputer Vision Center, Barcelona, Spain (creator_code:org_t)

Sammanhörande titlar

  • Ingår i:Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2013: IEEE Computer Society, s. 2866-2873

Internetlänk

Till lärosätets databas

Hitta mer i SwePub

Av författaren/redakt...
Khan, Rahat
Van de Weijer, J ...
Khan, Fahad Shah ...
Muselet, Damien
Ducottet, Christ ...
Barat, Cecile
Artiklar i publikationen
Av lärosätet
Linköpings universitet

Sök utanför SwePub

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy