新型BoVW - n_hidekeyの日記

いよいよ、従来のBoVWに変わる新しい特徴表現方法を見ていきます。これらの新しい特徴は直接線形手法に適用できるように設計されており、線形SVMと合わせて用いられることが多いです。 前置き 一枚の画像からBoVW（或いは、それに類する枠組み）によって特徴ベクトルを得るまでは、非常に大雑把に分けると次の二つの過程に分かれます。 画像から多数（数千〜数万）の局所特徴を抽出 得られた大量の局所特徴の情報を利用し、最終的なアウトプットである一本の特徴ベクトルを生成 どちらも大事なプロセスですが、今回考えるのは2のほうです。つまり、局所特徴はなんらかの方法でとってあるとして、その後どうするかという部分です。1の方は今回は触れませんが、SIFT + dense sampling などが多いようです（参考: Bag of Visual Words - n_hidekeyの日記）。 プロセス2で重要なのは、

[johshisha]

ハンドメイドの画像特徴量いろいろ

[xiangze]

Max pooling,VLAD,sparse coding,fisher vector

[mooz]

Bag of Visual Words, state of the art.