以人为中心的地理定位分析
计算机视觉与模式识别
2018-02-01 v3
摘要
在线社交网络包含数量不断增加的图片——其中大多数聚焦于人物。由于文化和气候因素，个体的时尚趋势和外观特征因城市而异。本文中，我们研究在多大程度上可利用此类线索推断地理定位，即拍摄图片的城市。我们进行了用户研究，以及基于卷积神经网络的自动方法评估。在Fashion 144k和基于Pinterest的数据集上的实验表明，自动方法在合理程度上成功完成该任务。事实上，我们的实证结果表明自动方法可以大幅超越人类表现。对训练模型的进一步检验显示，以人为中心的特征，如服装风格、身体特征和配饰，对当前任务具有信息性。此外，它揭示出自动方法也考虑了上下文特征，例如墙壁类型、自然环境等。
引用
@article{arxiv.1707.02905,
title = {An Analysis of Human-centered Geolocation},
author = {Kaili Wang and Yu-Hui Huang and Jose Oramas and Luc Van Gool and Tinne Tuytelaars},
journal= {arXiv preprint arXiv:1707.02905},
year = {2018}
}
备注
WACV'18