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Color Independent Components Based SIFT Descriptors for Object/Scene Classification Descripteurs SIFT basés sur des composants indépendants des couleurs pour la classification d'objets/scènes

Dan-ni AI, Xian-hua HAN, Xiang RUAN, Yen-wei CHEN

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Résumé:

Dans cet article, nous présentons un nouveau descripteur SIFT basé sur des composants indépendants des couleurs (appelé CIC-SIFT) pour la classification objet/scène. Nous apprenons d'abord une matrice de transformation de couleur efficace basée sur l'analyse de composants indépendants (ICA), qui s'adapte à chaque catégorie d'une base de données. La transformation des couleurs basée sur ICA peut améliorer le contraste entre les objets et l'arrière-plan d'une image. Ensuite, nous calculons les descripteurs CIC-SIFT sur les trois composants transformés indépendants des couleurs. Étant donné que la transformation des couleurs basée sur l'ICA peut améliorer les objets et supprimer l'arrière-plan, le CIC-SIFT proposé peut extraire des caractéristiques locales plus efficaces et plus discriminantes pour la classification objet/scène. La comparaison est effectuée entre sept descripteurs SIFT, et les résultats de la classification expérimentale montrent que notre proposition CIC-SIFT est supérieure aux autres descripteurs SIFT conventionnels.

Publication
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E93-D No.9 pp.2577-2586
Date de publication
2010/09/01
Publicisé
ISSN en ligne
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.E93.D.2577
Type de manuscrit
PAPER
Catégories
Pattern Recognition

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