基于符号的古代硬币粗粒度分类的视觉词袋方法
计算机视觉与模式识别
2013-04-24 v1
摘要
钱币学领域提供了古代硬币上所铸符号的名称与描述。古代硬币分类旨在将给定硬币归属至其发行者。不同的发行者在其硬币上使用了不同的符号。我们提出利用这些符号构建一个框架，以对古代硬币进行粗粒度分类。视觉词袋（Bag of visual words, BoVWs）是一种成熟的视觉识别技术，已应用于物体识别和场景识别等多种计算机视觉问题。通过引入空间信息，该技术得到了改进。我们将 BoVWs 技术应用于本问题，并使用三种符号进行粗粒度分类。我们采用矩形平铺、对数极坐标平铺和圆形平铺将空间信息融入 BoVWs。实验结果表明，针对本问题，圆形平铺优于其他方法。
引用
@article{arxiv.1304.6192,
title = {A Bag of Visual Words Approach for Symbols-Based Coarse-Grained Ancient Coin Classification},
author = {Hafeez Anwar and Sebastian Zambanini and Martin Kampel},
journal= {arXiv preprint arXiv:1304.6192},
year = {2013}
}
备注
Part of the OAGM/AAPR 2013 proceedings (arXiv:1304.1876)