Odlične rezultate pri kategorizaciji in detekciji objektov so v zadnjem času izkazale nizko-nivojske vizualne značilke, med katerimi je najbolj popularen histogram orientiranih gradientov (HOG). V članku predstavimo hipotezo, da je nizko-nivojske vizualne značilke mogoče izboljšati z učenjem statistično pomembnih robov iz naravnih slik. Hipotezo dokažemo s predstavitvijo nove značilke imenovane histogram kompozicij (HoC), ki izkorišča naučen slovar vizualnih delov iz hierarhičnih kompozicionalnih modelov. Poleg tega pokažemo, da je HoC komplementarna značilka HOG-u. Za nalogo kategorizacije objektov našo značilko eksperimentalno primerjamo z značilko HOG, kjer opažamo 4% izboljšavo uspešnosti kategorizacije z značilko HoC v primerjavi s HOG. Poleg tega, v primerjavi s HOG značilko pokažemo 11% izboljšavo kategorizacije ob združitvi HOG značilke s HoC.
COBISS.SI-ID: 9519956
Predlagali smo izboljšan model za vizualno sledenje z adaptivnim sklopljenim modelom. Model odlikuje sposobnost sledenja artikuliranih objektov s pomočjo preprostih vizualnih lokalnih značilnic, ki so povezane v šibko geometrično konstelacijo. Model je sposoben robustno dodajati in odvzemati lokalne značilnice glede na verjetnostne mape visokonivojskih značilnic, kot sta gibanje in barva, hkrati pa omogoča dodajanje verjetnostnih map poljubnih visokonivojskih značilnic. Model smo analizirali na izjemno veliki bazi videoposnetkov in ga primerjali z enajstimi trenutno najboljšimi sledilniki. Eksperimenti so pokazali, da predlagani sledilnik presega trenutne konkurenčne sledilnike po več kriterijih.
COBISS.SI-ID: 9431124
Mobilni roboti potrebujejo za uspešeno delovanje v vsakdanjih pogojih učinkovit model prostora. Model mora biti kompakten, hkrati pa mora imeti veliko opisno moč in sposobnost skaliranja. V tem članku predlagamo novo, hierarhično, predstavitev prostora, katerega kompozicionalna struktura je naučena na podlagi statistično pomembnih podatkov. Osredotočili smo se na dvodimenzionalni prostor, saj številni roboti dojemajo svojo okolico v dveh dimenzijah z uporabo laserskega merilca razdalje ali sonarja. Predlagamo tudi uporabo nizkonivojskega slikovnega deskriptorja za naslavljanje problema klasifikacije sob, s čimer smo pokazali relevantnost naše predstavitve. Z uporabo nižjih slojev hierarhije, dobimo na zahtevnih bazah rezultate, ki so primerljivi z najboljšimi.
COBISS.SI-ID: 9671508