图像的稀疏表示——ScSPM和LLC的总结

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图像的稀疏表示——ScSPM和LLC的总结

前言上一篇提到了SPM.这篇博客打算把ScSPM和LLC一起总结了.ScSPM和LLC其实都是对SPM的改进.这些技术,都是对特征的描述.它们既没有创造出新的特征(都是提取SIFT,HOG, RGB-histogram et al),也没有用新的分类器(也都用SVM用于最后的image classification),重点都在于如何由SIFT.HOG形成图像的特征(见图1).从BOW,到BOW+SPM,都是在做这一步.说到这,怕会迷糊大家------SIFT.HOG本身不就是提取出的特征么,它…

在线场景感知：图像稀疏表示—ScSPM和LLC总结(以及lasso族、岭回归)

前言: 场景感知其实不分三维场景和二维场景,可以使用通用的方法,不同之处在于数据的形式,以及导致前期特征提取及后期在线场景分割过程.场景感知即是场景语义分析问题,即分析场景中物体的特征组合与相应场景的关系,可以理解为一个通常的模式识别问题. 论文系列对稀疏编码介绍比较详细...本文经过少量修改和注释,如有不适,请移步原文 code下载:http://www.ifp.illinois.edu/~jyang29/ScSPM.htm 如有评论,请拜访原文.原文链接:http://blog.csdn.n…

ScSPM

Linear Spatial Pyramid Matching using Sparse Coding for Image Classification (CVPR'09) 稀疏编码系列: (一)----Spatial Pyramid 小结 (二)----图像的稀疏表示——ScSPM和LLC的总结 (三)----理解sparse coding (四)----稀疏模型与结构性稀疏模型李菲菲 bag of words:现在Computer Vision中的Bag of words来表示图像的特征描…

理解sparse coding

理解sparse coding 稀疏编码系列: (一)----Spatial Pyramid 小结 (二)----图像的稀疏表示——ScSPM和LLC的总结 (三)----理解sparse coding (四)----稀疏模型与结构性稀疏模型 --------------------------------------------------------------------------- 本文的内容主要来自余凯老师在CVPR2012上给的Tutorial.前面在总结ScSPM和LLC的时候,…

Spatial Pyramid Matching 小结

Spatial Pyramid Matching 小结稀疏编码系列: (一)----Spatial Pyramid 小结 (二)----图像的稀疏表示——ScSPM和LLC的总结 (三)----理解sparse coding (四)----稀疏模型与结构性稀疏模型 --------------------------------------------------------------------------- SPM [1]全称是Spatial Pyramid Matching,出现的背景…

三维重建：SLAM的粒度和工程化问题

百度百科的定义.此文引用了其他博客的一些图像,如有侵权,邮件联系删除. 申明一下,SLAM不是一个算法,而是一个工程. 在计算机视觉中, 三维重建是指根据单视图或者多视图的图像重建三维信息的过程. 由于单视频的信息不完全,因此三维重建需要利用经验知识..而多视图的三维重建(类似人的双目定位)相对比较容易, 其方法是先对摄像机进行标定, 即计算出摄像机的图象坐标系与世界坐标系的关系.然后利用多个二维图象中的信息重建出三维信息. 三维重建根据时间和场景的粒度不同需要引入不同的定义和工程化方法: 一.…

ScSPM & LLC

为啥会有SPM→ScSPM呢?原因之一是为了寻找better coding + better pooling的方式提高性能,原因之二就是提高速度.如何提高速度?这里的速度,不是Coding+Pooling的速度,而是分类器的速度.SPM设计的是一个Linear feature,在文章中作者用于实验则是用了nonlinear SVM(要用Mercer Kernels).相比linear SVM,nonlinear SVM在training和testing的时候速度会慢的.至于其原因,我们不妨看看S…