A Bag-of-Words Equivalent Recurrent Neural Network for Action Recognition
The traditional bag-of-words approach has found a wide range of applications in computer vision. The standard pipeline consists of a generation of a visual vocabulary, a quantization of the features into histograms of visual words, and a classification step for which usually a support vector machine in combination with a non-linear kernel is used. Given large amounts of data, however, the model su
Bag of Visual Words - n_hidekeyの日記
Bag of visual words (BoVW)は、一般物体認識において現在最も広く普及している画像特徴表現で、画像中の多数の局所特徴をベクトル量子化しヒストグラムにしたものです。最近はOpenCVなどのツールの普及により使いやすくなってきましたが、実際に使ってみようとすると細かい部分でつまづくことも多いのではないでしょうか。最新の研究では認識精度が飛躍的に向上していますが、局所特徴抽出などの細かいノウハウの蓄積による部分もかなり大きいと思います。 （そのような部分は学術的な新規性は低いため、論文ではさらりと書いてあることが多いのですが） 以下、自分が把握しているノウハウをまとめてみたいと思います。ただし、私自身の経験や主観に基づくものであり、絶対的なものではないことにご注意ください。 また、BoVWについて基本的な知識があることを前提としています。 画像サイズ まず、そもそも画像はど
The Bag of Words model in OpenCV 2.2 « APP-SOLUT APPLICATION-SOLUTIONS
In this article I will give an introduction to the Bag of Words implementation of OpenCV 2.2. The Bag of Words model for classification The Bag of Words model (BoW) originated in natural language processing. It makes the simplifying assumption, that the order of the words in a sentence or text document is of negligible importance for classifying it. To describe a document with the BoW model, as a
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