論文の概要: Similarity and symmetry measures based on fuzzy descriptors of image
objects` composition
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.13651v1
- Date: Wed, 28 Jul 2021 21:42:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-07-30 13:19:34.090703
- Title: Similarity and symmetry measures based on fuzzy descriptors of image
objects` composition
- Title(参考訳): 画像オブジェクトのファジィ記述子に基づく類似度と対称性の測定
- Authors: Marcin Iwanowski and Marcin Grzabka
- Abstract要約: 本稿では,画像オブジェクトを示す境界ボックスを付加した画像の類似度と対称性を測定する手法について述べる。
提案手法により、境界ボックスの集合を比較して、基礎となる画像の類似度を推定することができる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The paper describes a method for measuring the similarity and symmetry of an
image annotated with bounding boxes indicating image objects. The latter
representation became popular recently due to the rapid development of fast and
efficient deep-learning-based object-detection methods. The proposed approach
allows for comparing sets of bounding boxes to estimate the degree of
similarity of their underlying images. It is based on the fuzzy approach that
uses the fuzzy mutual position (FMP) matrix to describe spatial composition and
relations between bounding boxes within an image. A method of computing the
similarity of two images described by their FMP matrices is proposed and the
algorithm of its computation. It outputs the single scalar value describing the
degree of content-based image similarity. By modifying the method`s parameters,
instead of similarity, the reflectional symmetry of object composition may also
be measured. The proposed approach allows for measuring differences in objects`
composition of various intensities. It is also invariant to translation and
scaling and - in case of symmetry detection - position and orientation of the
symmetry axis. A couple of examples illustrate the method.
- Abstract(参考訳): 本稿では,画像オブジェクトを示すバウンディングボックスを付記した画像の類似性と対称性を測定する手法について述べる。
後者の表現は、高速で効率的なディープラーニングに基づくオブジェクト検出手法の開発により、最近普及した。
提案手法により、境界ボックスの集合を比較して、基礎となる画像の類似度を推定することができる。
これはファジィ相互位置(FMP)行列を用いて空間組成と画像内の境界ボックス間の関係を記述するファジィアプローチに基づいている。
FMP行列で記述された2つの画像の類似性を計算し,その計算アルゴリズムを提案する。
コンテンツベースの画像類似度を表す単一のスカラー値を出力する。
メソッドのパラメータを変更することで、類似性の代わりに、オブジェクト構成の反射対称性を測定することもできる。
提案手法では,様々な強度の物体組成の違いを測定することができる。
また、翻訳やスケーリングにも不変であり、対称性検出の場合、対称性の軸の位置と配向がある。
いくつかの例がその方法を説明する。
関連論文リスト
- Interpretable Measures of Conceptual Similarity by
Complexity-Constrained Descriptive Auto-Encoding [112.0878081944858]
画像間の類似度を定量化することは、画像ベースの機械学習にとって重要な著作権問題である。
我々は,高次関係を捉えた画像間での「概念的類似性」の概念を定義し,計算することを目指している。
2つの非常に異種な画像は、その記述の早い段階で識別できるが、概念的に異種な画像は、より詳細を区別する必要がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-14T03:31:17Z) - Memory-Driven Text-to-Image Generation [126.58244124144827]
本稿では,メモリ駆動型半パラメトリックによるテキスト・ツー・イメージ生成手法を提案する。
非パラメトリック成分は、画像のトレーニングセットから構築された画像特徴のメモリバンクである。
パラメトリック成分は 生成的敵ネットワークです
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-15T06:32:57Z) - Introspective Deep Metric Learning for Image Retrieval [80.29866561553483]
良好な類似性モデルは、より堅牢なトレーニングのために曖昧なイメージをよりよく扱うように注意しながら、意味的な相違を考慮すべきである、と我々は主張する。
本稿では,画像の意味的特徴とあいまいさを記述した,意味的埋め込みだけでなく,付随する不確実性埋め込みを用いて画像を表現することを提案する。
提案したIDMLフレームワークは,不確実性モデリングによるディープメトリック学習の性能向上を実現し,広く使用されているCUB-200-2011,Cars196,Stanford Online Productsデータセットの最先端結果を得る。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-09T17:51:44Z) - Wassmap: Wasserstein Isometric Mapping for Image Manifold Learning [0.7734726150561088]
パラメータフリー非線形次元減少手法としてワッサーシュタイン等尺写像(ワッサーシュタイン等尺写像)を提案する。
ワッスマップは、ワッセルシュタイン空間の確率測度を介して画像を表現し、関連する測度の間のペア2次ワッセルシュタイン距離を用いて、低次元のほぼ等尺な埋め込みを生成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-13T21:43:28Z) - Incorporating Texture Information into Dimensionality Reduction for
High-Dimensional Images [65.74185962364211]
距離ベース次元削減手法に周辺情報を組み込む手法を提案する。
画像パッチを比較する異なる手法の分類に基づいて,様々なアプローチを探索する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-18T13:17:43Z) - Generalized quantum similarity learning [0.0]
我々は、同じ次元を持たないデータ間のタスク依存(a)対称類似性を学習するための量子ネットワーク(GQSim)を提案する。
この手法を用いて導出された類似度尺度が$(epsilon,gamma,tau)$-goodであることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-07T03:28:19Z) - An Affine moment invariant for multi-component shapes [0.0]
多成分形状を解析するための画像ベースのアルゴリズムツールを紹介します。
この方法は、マルチコンポーネント形状測定と呼ばれる図形に数値を割り当てます。
航空画像解析と銀河画像解析に関する2つの小さめながら図示的な例を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-26T16:26:25Z) - Image Matching with Scale Adjustment [57.18604132027697]
可変スケールでの関心点の表現と抽出方法を示す。
2つの異なる解像度で2つの画像を比較する方法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-10T11:03:25Z) - Joint Estimation of Image Representations and their Lie Invariants [57.3768308075675]
画像は世界の状態とコンテンツの両方をエンコードする。
この情報の自動抽出は、画像表現に固有の高次元かつ絡み合った符号化のために困難である。
本稿では,これらの課題の解決を目的とした2つの理論的アプローチを紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-05T00:07:41Z) - Efficient Computation of Higher Order 2D Image Moments using the
Discrete Radon Transform [0.0]
離散ラドン変換に基づく効率的なアルゴリズムを拡張し,第3次より大きいモーメントを生成する。
画像領域に基づくアルゴリズムのスケーリング結果と標準手法との比較により,提案手法の有効性が示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-04T15:26:03Z) - Face Phylogeny Tree Using Basis Functions [13.164846772893455]
光度変換は、ほぼ重複した画像の集合を繰り返し生成する顔画像に適用することができる。
デジタル画像法学の文脈では,そのような近接二重化の集合から原像を同定し,それらの関係を導出することが重要である。
本研究では,3種類の基底関数を用いて,近距離画像間の相互関係をモデル化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-21T00:13:21Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。