Texture instance similarity via dense correspondences

Tal Hassner, Gilad Saban, Lior Wolf

פרסום מחקרי: פרק בספר / בדוח / בכנספרסום בספר כנסביקורת עמיתים

תקציר

This paper concerns the task of evaluating the similarity of textures instances: Rather than discriminating between different texture classes, our goal is to identify when two images display the same texture instance. To address this problem, we propose an approach inspired by alignment based recognition theories. We offer a pixel-based method, employing a robust, dense correspondence estimation engine, applied to an efficient, novel representation, to match the pixels of two texture photos. We describe means for quantifying the quality of these matches, considering in particular the quality of the flow established between the two images. These quality measures are effectively combined into similarity scores by using standard linear SVM classifiers. By relying on a general, alignment based approach our method can be applied to different problem domains (different texture classes) with little modification. We demonstrate this by reporting state-of-the-art results on benchmarks for fingerprint recognition and two new benchmarks for texture-based animal identification.

שפה מקוריתאנגלית
כותר פרסום המארח2016 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision, WACV 2016
מוציא לאורInstitute of Electrical and Electronics Engineers Inc.
מסת"ב (אלקטרוני)9781509006410
מזהי עצם דיגיטלי (DOIs)
סטטוס פרסוםפורסם - 23 מאי 2016
אירועIEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision, WACV 2016 - Lake Placid, ארצות הברית
משך הזמן: 7 מרץ 201610 מרץ 2016

סדרות פרסומים

שם2016 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision, WACV 2016

כנס

כנסIEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision, WACV 2016
מדינה/אזורארצות הברית
עירLake Placid
תקופה7/03/1610/03/16

הערה ביבליוגרפית

Publisher Copyright:
© 2016 IEEE.

טביעת אצבע

להלן מוצגים תחומי המחקר של הפרסום 'Texture instance similarity via dense correspondences'. יחד הם יוצרים טביעת אצבע ייחודית.

פורמט ציטוט ביבליוגרפי