論文の概要: Using Machine Learning to Detect Rotational Symmetries from Reflectional Symmetries in 2D Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.06594v1
• Date: Mon, 17 Jan 2022 19:14:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-20 07:12:25.550567
• Title: Using Machine Learning to Detect Rotational Symmetries from Reflectional Symmetries in 2D Images
• Title（参考訳）: 機械学習による2次元画像の反射対称性からの回転対称性の検出
• Authors: Koen Ponse, Anna V. Kononova, Maria Loleyt, Bas van Stein
• Abstract要約: 本稿では、異なる最先端自動対称性検出アルゴリズムを比較して後者を支援することに焦点を当てる。 画像中の局所対称性を見つけ、検出された対称性の選択を改善し、別の対称性タイプ(回転)を特定するための後処理の改善を提案する。 本研究では,局所対称性を検出する拡張アルゴリズムと,回転対称性を分類する機械学習モデルの性能を実証し,解析する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Automated symmetry detection is still a difficult task in 2021. However, it has applications in computer vision, and it also plays an important part in understanding art. This paper focuses on aiding the latter by comparing different state-of-the-art automated symmetry detection algorithms. For one of such algorithms aimed at reflectional symmetries, we propose post-processing improvements to find localised symmetries in images, improve the selection of detected symmetries and identify another symmetry type (rotational). In order to detect rotational symmetries, we contribute a machine learning model which detects rotational symmetries based on provided reflection symmetry axis pairs. We demonstrate and analyze the performance of the extended algorithm to detect localised symmetries and the machine learning model to classify rotational symmetries.
• Abstract（参考訳）: 自動対称性検出は2021年でも難しい課題である。 しかし、コンピュータビジョンには応用があり、芸術を理解する上でも重要な役割を果たしている。 本稿では、異なる最先端自動対称性検出アルゴリズムを比較して後者を支援することに焦点を当てる。 反射対称性を対象とするアルゴリズムの1つとして,画像の局所的対称性の探索,検出された対称性の選択の改善,他の対称性タイプ(回転型)の同定のための後処理改善を提案する。 回転対称性を検出するために,提案した反射対称性軸対に基づいて回転対称性を検出する機械学習モデルを提案する。 本研究では,局所対称性を検出する拡張アルゴリズムと,回転対称性を分類する機械学習モデルの性能を実証し,解析する。

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