- Materials Classification using Sparse Gray-Scale Bidirectional Reflec…
Počet záznamů: 1  

Materials Classification using Sparse Gray-Scale Bidirectional Reflectance Measurements

  1. 1.
    SYSNO ASEP0447072
    Druh ASEPC - Konferenční příspěvek (mezinárodní konf.)
    Zařazení RIVD - Článek ve sborníku
    NázevMaterials Classification using Sparse Gray-Scale Bidirectional Reflectance Measurements
    Tvůrce(i) Filip, Jiří (UTIA-B) RID, ORCID
    Somol, Petr (UTIA-B) RID
    Celkový počet autorů2
    Zdroj.dok.Computer Analysis of Images and Patterns - CAIP 2015, I. - Switzerland : Springer International Publishing, 2015 / Azzopardi George ; Petkov Nicolai - ISSN 0302-9743 - ISBN 978-3-319-23192-1
    Rozsah strans. 289-299
    Poč.str.11 s.
    Forma vydáníNosič - C
    Akce16th International Conference on Computer Analysis of Images and Patterns
    Datum konání02.09.2015-04.09.2015
    Místo konáníValletta
    ZeměMT - Malta
    Typ akceWRD
    Jazyk dok.eng - angličtina
    Země vyd.DE - Německo
    Klíč. slovaBRDF ; material ; classification ; feature selection
    Vědní obor RIVBD - Teorie informace
    CEPGA14-02652S GA ČR - Grantová agentura ČR
    GA14-10911S GA ČR - Grantová agentura ČR
    Institucionální podporaUTIA-B - RVO:67985556
    UT WOS000364694000025
    EID SCOPUS84945971286
    DOI https://doi.org/10.1007/978-3-319-23117-4_25
    AnotaceMaterial recognition applications use typically color texture-based features; however, the underlying measurements are in several application fields unavailable or too expensive. Therefore, bidirectional reflectance measurements are used, i.e., dependent on both illumination and viewing directions. But even measurement of such BRDF data is very time- and resources-demanding. In this paper we use dependency-aware feature selection method to identify very sparse set of the most discriminative bidirectional reflectance samples that can reliably distinguish between three types of materials from BRDF database - fabric, wood, and leather. We conclude that ten gray-scale samples primarily at high illumination and viewing elevations are sufficient to identify type of material with accuracy over 96/%. We analyze estimated placement of the bidirectional samples for discrimination between different types of materials. The stability of such directional samples is very high as was verified by an additional leave-one-out classification experiment.
    PracovištěÚstav teorie informace a automatizace
    KontaktMarkéta Votavová, votavova@utia.cas.cz, Tel.: 266 052 201.
    Rok sběru2016
Počet záznamů: 1  

Metadata v repozitáři ASEP jsou licencována pod licencí CC0.

  Tyto stránky využívají soubory cookies, které usnadňují jejich prohlížení. Další informace o tom jak používáme cookies.