V tem članku predstavljamo nov pristop k razpoznavanju aktivnosti, ki temelji na preprostih nizkonivojskih značilnicah, ki zajemajo le gibanje, zaznano v posnetku. Te značilnice s pomočjo hierarhične kompozicionalne sheme v postopku učenja na enem samem kratkem posnetku sestavljamo v vzorce gibanja, t. i. kompozicije. V postopku inference te vzorce poiščemo v analiziranih posnetkih, in jih vzorčimo v ”vrečo kompozicij”. Za razvrščanje uporabljamo razvrščevalnik SVM z jedrom hi-kvadrat. Postopek je računsko učinkovit in primeren za izvedbo na masovno-vzporednih arhitekturah. Zaradi kompozicionalne narave je vzorce gibanja mogoče učinkovito zapisati, učimo pa jih lahko postopoma, sloj za slojem. Postopek omogoča hitro inferenco, končni vektorji značilnic pa so razmeroma nizkodimenzionalni, s čimer dosežemo tudi hitro učenje razvrščevalnika. Predstavljena metoda dosega na standardni bazi UCF Sports najboljše rezultate med metodami, ki temeljijo zgolj na gibanju.
COBISS.SI-ID: 10433364
Članek se posveča uporabi in evaluaciji dodatnega koraka preverjanja hipotez pri detekciji objektov z naučeno hierarhijo delov (LHOP). Predlagana metoda zmanjša problem napačnih pozitivnih detekcij, ki so pogost problem hierarhičnih metod, še posebej v zelo teksturiranih slikah ali slikah, ki vsebujejo veliko objektov. Preverjanje izvedemo s histogramom kompozicij (HoC) in metodo podpornih vektorjev (SVM). Uporaba HoC deskriptorja zagotavlja, da je obseg dodatnega računanja kar najmanjši, saj HoC uporablja obstoječo drevesno strukturo metode LHOP. Metodo smo preizkusili na zbirki podatkov ETHZ Shape Classes in pokazali, da ta metoda izboljša delovanje osnovne LHOP metode za približno 5 odstotkov.
COBISS.SI-ID: 10406740
Računsko modeliranje funkcij vizualnega sistema primatov ponuja potencialno zelo relevanten vpogled v nekatere izzive, s katerimi je soočen računalniški vid, kot na primer razpoznavanje in kategorizacija objektov, detekcija gibanja, razpoznavanje aktivnosti, ali pa navigacija ter manipulacija objektov na podlagi vida. Članek ponuja pregled nekaterih funkcionalnih konceptov in struktur, za katere menimo, da tvorijo osnovo, na kateri deluje vizualni sistem primatov, ter poskuša izluščiti biološke principe, ki bi lahko pomagali pri nadaljnem razvoju računalniškega vida. Članek je zastavljen na način, ki je blizu raziskovalcem s področja računalniškega vida, in predstavlja funkcionalna načela hierarhij procesiranja, ki so prisotna v vizualnem sistemu primatov, s čimer sledi najnovejšim odkritjem na področju nevrofiziologije. Za hierarhično procesiranje v vizualnem sistemu primatov je značilno zaporedje številnih nivojev procesiranja, ki predstavljajo globoko hierarhijo, kar je v velikem nasprotju s ploskimi arhitekturami, ki so pretežno uporabljane v računalniškem vidu. Funkcionalni opis globokih hierarhij, ki obstajajo v vizualnem sistemu primatov, naj bi omogočil prenos idej v načrtovanje metod računalniškega vida, s tem pa prispeval k produktivnemu sodelovanju med raziskavami na področju biologije in računalniškega vida.
COBISS.SI-ID: 10445908