Littérature scientifique sur le sujet « Local visual feature »
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Articles de revues sur le sujet "Local visual feature"
Jia, Xi Bin, et Mei Xia Zheng. « Video Based Visual Speech Feature Model Construction ». Applied Mechanics and Materials 182-183 (juin 2012) : 1367–71. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.182-183.1367.
Texte intégralWang, Yin-Tien, Chen-Tung Chi et Ying-Chieh Feng. « Robot mapping using local invariant feature detectors ». Engineering Computations 31, no 2 (25 février 2014) : 297–316. http://dx.doi.org/10.1108/ec-01-2013-0024.
Texte intégralSun, Huadong, Xu Zhang, Xiaowei Han, Xuesong Jin et Zhijie Zhao. « Commodity Image Classification Based on Improved Bag-of-Visual-Words Model ». Complexity 2021 (17 mars 2021) : 1–10. http://dx.doi.org/10.1155/2021/5556899.
Texte intégralManandhar, Dipu, Kim-Hui Yap, Zhenwei Miao et Lap-Pui Chau. « Lattice-Support repetitive local feature detection for visual search ». Pattern Recognition Letters 98 (octobre 2017) : 123–29. http://dx.doi.org/10.1016/j.patrec.2017.09.021.
Texte intégralYang, Hong-Ying, Yong-Wei Li, Wei-Yi Li, Xiang-Yang Wang et Fang-Yu Yang. « Content-based image retrieval using local visual attention feature ». Journal of Visual Communication and Image Representation 25, no 6 (août 2014) : 1308–23. http://dx.doi.org/10.1016/j.jvcir.2014.05.003.
Texte intégralDong, Baoyu, et Guang Ren. « A New Scene Classification Method Based on Local Gabor Features ». Mathematical Problems in Engineering 2015 (2015) : 1–14. http://dx.doi.org/10.1155/2015/109718.
Texte intégralGao, Yuhang, et Long Zhao. « Coarse TRVO : A Robust Visual Odometry with Detector-Free Local Feature ». Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics 26, no 5 (20 septembre 2022) : 731–39. http://dx.doi.org/10.20965/jaciii.2022.p0731.
Texte intégralN. Sultani, Zainab, et Ban N. Dhannoon. « Modified Bag of Visual Words Model for Image Classification ». Al-Nahrain Journal of Science 24, no 2 (1 juin 2021) : 78–86. http://dx.doi.org/10.22401/anjs.24.2.11.
Texte intégralAw, Y. K., Robyn Owens et John Ross. « An analysis of local energy and phase congruency models in visual feature detection ». Journal of the Australian Mathematical Society. Series B. Applied Mathematics 40, no 1 (juillet 1998) : 97–122. http://dx.doi.org/10.1017/s0334270000012406.
Texte intégralHan, Xian-Hua, et Yen-Wei Chen. « Biomedical Imaging Modality Classification Using Combined Visual Features and Textual Terms ». International Journal of Biomedical Imaging 2011 (2011) : 1–7. http://dx.doi.org/10.1155/2011/241396.
Texte intégralThèses sur le sujet "Local visual feature"
Andreasson, Henrik. « Local visual feature based localisation and mapping by mobile robots ». Doctoral thesis, Örebro : Örebro University, 2008. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:oru:diva-2444.
Texte intégralManivannan, Siyamalan. « Visual feature learning with application to medical image classification ». Thesis, University of Dundee, 2015. https://discovery.dundee.ac.uk/en/studentTheses/10e26212-e836-4ccd-9b12-a576458de5eb.
Texte intégralEmir, Erdem. « A Comparative Performance Evaluation Of Scale Invariant Interest Point Detectors For Infrared And Visual Images ». Master's thesis, METU, 2008. http://etd.lib.metu.edu.tr/upload/2/12610159/index.pdf.
Texte intégralFerro, Demetrio. « Effects of attention on visual processing between cortical layers and cortical areas V1 and V4 ». Doctoral thesis, Università degli studi di Trento, 2019. http://hdl.handle.net/11572/246290.
Texte intégralZhu, Chao. « Effective and efficient visual description based on local binary patterns and gradient distribution for object recognition ». Phd thesis, Ecole Centrale de Lyon, 2012. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00755644.
Texte intégralAbid, Muhammad Rizwan. « Visual Recognition of a Dynamic Arm Gesture Language for Human-Robot and Inter-Robot Communication ». Thesis, Université d'Ottawa / University of Ottawa, 2015. http://hdl.handle.net/10393/32800.
Texte intégralVentura, Royo Carles. « Visual object analysis using regions and local features ». Doctoral thesis, Universitat Politècnica de Catalunya, 2016. http://hdl.handle.net/10803/398407.
Texte intégralLa primera part de la tesi es focalitza en l'anàlisi del context espacial en la segmentació semàntica d'imatges. En primer lloc, revisem com s'ha tractat el context espacial en la literatura per mitjà de descriptors locals i tècniques d'agregació espacial. A partir de la discussió sobre si el context és beneficial o no per al reconeixement d'objectes, extenem una segmentació en objecte, contorn i fons per a l'agregació espacial de descriptors locals amb annotacions a un escenari més realístic on s'utilitzen hipòtesis de localitzacions d'objectes enlloc d'annotacions. Mentres que les regions corresponen a objecte i fons representes aquestes àrees respectives de la imatge, el contorn és una regió al voltant de l'objecte, la qual ha resultat ser la regió més rica amb informació contextual per al reconeixement d'objectes. A més a més, proposem una nova tècnica d'agregació espacial dels descriptors locals de l'interior de l'objecte amb una divisió d'aquesta regió en 4 subregions. Ambdues contribucions han estat verificades en un benchmark de segmentació semàntica amb la combinació de descriptors locals dependents i independents del context que permet que els models automàticament aprenguin si el context és beneficiós o no per a cada categoria semàntica. La segona part de la tesi aborda el problema de segmentació semàntica per a un conjunt d'imatges relacionades en un escenari multi-vista sense calibració. Els algorismes de l'estat de l'art en segmentació semàntica fallen en segmentar correctament els objects dels diferents punts de vista quan les tècniques són aplicades de forma independent a cadascun dels punts de vista. La manca d'un nombre elevat d'annotacions disponibles per a segmentació multi-vista no permet obtenir un model que sigui robust als canvis de vista. En aquesta segona part, explotem la correlació espacial existent entre els diferents punts de vista per obtenir una segmentació semàntica més robusta. En primer lloc, revisem les tècniques de l'estat de l'art en co-agrupament, co-segmentació i segmentació de vídeo que tenen per objectiu segmentar el conjunt d'imatges de forma genèrica, és a dir, sense considerar la semàntica. A continuació, proposem una nova arquitectura de co-agrupament que considera informació de moviment i proveeix una segmentació amb múltiples resolucions i millora les tècniques de l'estat de l'art en segmentació genèrica multi-vista. Finalment, la segmentació multivista proposada és combinada amb els resultats de la segmentació semàntica donant lloc a un mètode per a una selecció automàtica de la resolució i una segmentació semàntica multi-vista coherent.
Bai, Hequn. « Mobile 3D Visual Search based on Local Stereo Image Features ». Thesis, KTH, Ljud- och bildbehandling, 2012. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-102603.
Texte intégralLe, Viet Phuong. « Logo detection, recognition and spotting in context by matching local visual features ». Thesis, La Rochelle, 2015. http://www.theses.fr/2015LAROS029/document.
Texte intégralThis thesis presents a logo spotting framework applied to spotting logo images on document images and focused on document categorization and document retrieval problems. We also present three key-point matching methods: simple key-point matching with nearest neighbor, matching by 2-nearest neighbor matching rule method and matching by two local descriptors at different matching stages. The last two matching methods are improvements of the first method. In addition, using a density-based clustering method to group the matches in our proposed spotting framework can help not only segment the candidate logo region but also reject the incorrect matches as outliers. Moreover, to maximize the performance and to locate logos, an algorithm with two stages is proposed for geometric verification based on homography with RANSAC. Since key-point-based approaches assume costly approaches, we have also invested to optimize our proposed framework. The problems of text/graphics separation are studied. We propose a method for segmenting text and non-text in document images based on a set of powerful connected component features. We applied dimensionality reduction techniques to reduce the high dimensional vector of local descriptors and approximate nearest neighbor search algorithms to optimize our proposed framework. In addition, we have also conducted experiments for a document retrieval system on the text and non-text segmented documents and ANN algorithm. The results show that the computation time of the system decreases sharply by 56% while its accuracy decreases slightly by nearly 2.5%. Overall, we have proposed an effective and efficient approach for solving the problem of logo spotting in document images. We have designed our approach to be flexible for future improvements by us and by other researchers. We believe that our work could be considered as a step in the direction of solving the problem of complete analysis and understanding of document images
Asbach, Mark [Verfasser]. « Modeling for part-based visual object detection based on local features / Mark Asbach ». Aachen : Hochschulbibliothek der Rheinisch-Westfälischen Technischen Hochschule Aachen, 2012. http://d-nb.info/1021938211/34.
Texte intégralLivres sur le sujet "Local visual feature"
O’Neal, M. Angela. Postpartum Visual Disturbance. Sous la direction de Angela O’Neal. Oxford University Press, 2017. http://dx.doi.org/10.1093/med/9780190609917.003.0017.
Texte intégralWade, Nicholas J. Hidden Images. Oxford University Press, 2017. http://dx.doi.org/10.1093/acprof:oso/9780199794607.003.0113.
Texte intégralForshaw, Joseph, et William Cooper. Pigeons and Doves in Australia. CSIRO Publishing, 2015. http://dx.doi.org/10.1071/9781486304042.
Texte intégralIlan, Jonathan, et Gregory J. Snyder. Graffiti. Oxford University Press, 2016. http://dx.doi.org/10.1093/oxfordhb/9780199935383.013.144.
Texte intégralEitan, Zohar, Renee Timmers et Mordechai Adler. Cross-modal correspondences and affect in a Schubert song. Oxford University Press, 2017. http://dx.doi.org/10.1093/oso/9780199351411.003.0006.
Texte intégralStamenkoviç, Marko, dir. Resistance. 2e éd. punctum books, 2021. http://dx.doi.org/10.53288/0384.1.00.
Texte intégralChapitres de livres sur le sujet "Local visual feature"
Gruchalla, Kenny, Mark Rast, Elizabeth Bradley et Pablo Mininni. « Segmentation and Visualization of Multivariate Features Using Feature-Local Distributions ». Dans Advances in Visual Computing, 619–28. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2011. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-24028-7_57.
Texte intégralRazali, Mohd Norhisham, Noridayu Manshor, Alfian Abdul Halin, Razali Yaakob et Norwati Mustapha. « Food Category Recognition Using SURF and MSER Local Feature Representation ». Dans Advances in Visual Informatics, 212–23. Cham : Springer International Publishing, 2017. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-70010-6_20.
Texte intégralShi, Xun, Neil D. B. Bruce et John K. Tsotsos. « Biologically Motivated Local Contextual Modulation Improves Low-Level Visual Feature Representations ». Dans Lecture Notes in Computer Science, 79–88. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2012. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-31295-3_10.
Texte intégralTurcsany, Diana, et Andrzej Bargiela. « Learning Local Receptive Fields in Deep Belief Networks for Visual Feature Detection ». Dans Neural Information Processing, 462–70. Cham : Springer International Publishing, 2014. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-12637-1_58.
Texte intégralXu, Xin, et Jie Wang. « Extended Non-local Feature for Visual Saliency Detection in Low Contrast Images ». Dans Lecture Notes in Computer Science, 580–92. Cham : Springer International Publishing, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-11018-5_46.
Texte intégralLu, Huimin, Hui Zhang et Zhiqiang Zheng. « A Novel Real-Time Local Visual Feature for Omnidirectional Vision Based on FAST and LBP ». Dans RoboCup 2010 : Robot Soccer World Cup XIV, 291–302. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2011. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-20217-9_25.
Texte intégralKhellat-Kihel, Souad, Zhenan Sun et Massimo Tistarelli. « An Hybrid Attention-Based System for the Prediction of Facial Attributes ». Dans Lecture Notes in Computer Science, 116–27. Cham : Springer International Publishing, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-82427-3_9.
Texte intégralKampel, Martin, et Maia Zaharieva. « Recognizing Ancient Coins Based on Local Features ». Dans Advances in Visual Computing, 11–22. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2008. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-540-89639-5_2.
Texte intégralZohrizadeh, Fariba, Mohsen Kheirandishfard, Kamran Ghasedidizaji et Farhad Kamangar. « Reliability-Based Local Features Aggregation for Image Segmentation ». Dans Advances in Visual Computing, 193–202. Cham : Springer International Publishing, 2016. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-50835-1_18.
Texte intégralAlex, Ann Theja, Vijayan K. Asari et Alex Mathew. « Local Alignment of Gradient Features for Face Sketch Recognition ». Dans Advances in Visual Computing, 378–87. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2012. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-33191-6_37.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "Local visual feature"
Han, Yuping, Yajing Xu, Shishuo Liu, Sheng Gao et Si Li. « Visual Relationship Detection Based on Local Feature and Context Feature ». Dans 2018 International Conference on Network Infrastructure and Digital Content (IC-NIDC). IEEE, 2018. http://dx.doi.org/10.1109/icnidc.2018.8525683.
Texte intégralXu, Jingtao, Qiaohong Li, Peng Ye, Haiqing Du et Yong Liu. « Local feature aggregation for blind image quality assessment ». Dans 2015 Visual Communications and Image Processing (VCIP). IEEE, 2015. http://dx.doi.org/10.1109/vcip.2015.7457832.
Texte intégralEl-Gaaly, Tarek, Marwan Torki et Ahmed Elgammal. « Spatial-Visual Label Propagation for Local Feature Classification ». Dans 2014 22nd International Conference on Pattern Recognition (ICPR). IEEE, 2014. http://dx.doi.org/10.1109/icpr.2014.589.
Texte intégralZhou, Wengang, Houqiang Li et Qi Tian. « Scalable local feature matching without visual codebook training ». Dans the 7th International Conference. New York, New York, USA : ACM Press, 2015. http://dx.doi.org/10.1145/2808492.2808575.
Texte intégralAnh, La Tuan, et Jae-Bok Song. « Object tracking and visual servoing using features computed from local feature descriptor ». Dans 2010 International Conference on Control, Automation and Systems (ICCAS 2010). IEEE, 2010. http://dx.doi.org/10.1109/iccas.2010.5669666.
Texte intégralBucak, Serhat, Ankur Saxena, Abhishek Nagar, Felix Fernandes et Kong-Posh Bhat. « Mid-level feature based local descriptor selection for image search ». Dans 2013 Visual Communications and Image Processing (VCIP). IEEE, 2013. http://dx.doi.org/10.1109/vcip.2013.6706455.
Texte intégralLiu, Zhaoliang, Ling-Yu Duan, Jie Chen et Tiejun Huang. « Depth-based local feature selection for mobile visual search ». Dans 2016 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP). IEEE, 2016. http://dx.doi.org/10.1109/icip.2016.7532362.
Texte intégralChandrasekhar, Vijay, David M. Chen, Andy Lin, Gabriel Takacs, Sam S. Tsai, Ngai-Man Cheung, Yuriy Reznik, Radek Grzeszczuk et Bernd Girod. « Comparison of local feature descriptors for mobile visual search ». Dans 2010 17th IEEE International Conference on Image Processing (ICIP 2010). IEEE, 2010. http://dx.doi.org/10.1109/icip.2010.5649937.
Texte intégralMiao, Jinyu, Haosong Yue, Zhong Liu, Xingming Wu, Zaojun Fang et Guilin Yang. « Real-time Local Feature with Global Visual Information Enhancement ». Dans 2022 IEEE 17th Conference on Industrial Electronics and Applications (ICIEA). IEEE, 2022. http://dx.doi.org/10.1109/iciea54703.2022.10006314.
Texte intégralLee, Xing Zhao, Hao Wang, Jiangtao Kong, Chi Su, Junliang Xing et Sheng Mei Shen. « Global and Local Deep Feature Representation Fusion for Vehicle Re-Identification ». Dans 2019 IEEE Visual Communications and Image Processing (VCIP). IEEE, 2019. http://dx.doi.org/10.1109/vcip47243.2019.8965856.
Texte intégral