Počet záznamů: 1
Texture Recognition using Robust Markovian Features
- 1.
SYSNO ASEP 0380288 Druh ASEP C - Konferenční příspěvek (mezinárodní konf.) Zařazení RIV D - Článek ve sborníku Název Texture Recognition using Robust Markovian Features Tvůrce(i) Vácha, Pavel (UTIA-B) RID
Haindl, Michal (UTIA-B) RID, ORCIDCelkový počet autorů 2 Zdroj.dok. Computational Intelligence for Multimedia Understanding. - Berlin : Springer, 2012 - ISSN 0302-9743 - ISBN 978-3-642-32435-2 Rozsah stran s. 126-137 Poč.str. 12 s. Forma vydání Tištěná - P Akce MUSCLE Datum konání 13.12.2011-15.12.2011 Místo konání Pisa Země IT - Itálie Typ akce WRD Jazyk dok. eng - angličtina Země vyd. DE - Německo Klíč. slova texture recognition ; illumination invariance ; Markov random fields ; Bidirectional Texture Function ; textural databases Vědní obor RIV BD - Teorie informace CEP 1M0572 GA MŠMT - Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy GAP103/11/0335 GA ČR - Grantová agentura ČR GA102/08/0593 GA ČR - Grantová agentura ČR Institucionální podpora UTIA-B - RVO:67985556 DOI https://doi.org/10.1007/978-3-642-32436-9_11 Anotace We provide a thorough experimental evaluation of several state-of-the-art textural features on four representative and extensive image data/-bases. Each of the experimental textural databases ALOT, Bonn BTF, UEA Uncalibrated, and KTH-TIPS2 aims at specific part of realistic acquisition conditions of surface materials represented as multispectral textures. The extensive experimental evaluation proves the outstanding reliable and robust performance of efficient Markovian textural features analytically derived from a wide-sense Markov random field causal model. These features systematically outperform leading Gabor, Opponent Gabor, LBP, and LBP-HF alternatives. Moreover, they even allow successful recognition of arbitrary illuminated samples using a single training image per material. Our features are successfully applied also for the recent most advanced textural representation in the form of 7-dimensional Bidirectional Texture Function (BTF). Pracoviště Ústav teorie informace a automatizace Kontakt Markéta Votavová, votavova@utia.cas.cz, Tel.: 266 052 201. Rok sběru 2013
Počet záznamů: 1