从视觉词袋重建图像
计算机视觉与模式识别
2015-05-21 v1 人工智能
摘要
本工作的目标是从视觉词袋（Bag-of-Visual-Words, BoVW）重建原始图像。从特征重建图像可作为辨识特征特性的一种手段。此外，它使我们能够通过特征生成新图像。尽管 BoVW 是图像识别与检索事实上的标准特征，但迄今尚未见从 BoVW 成功重建图像的报道。使该任务复杂化的是 BoVW 缺乏包含视觉词的空间信息。如本文所述，为估计原始排列，我们提出了一种评价函数，其融合了局部邻接的自然度与全局位置，并附带一种利用外部图像库获取相关参数的方法。为评估我们所提方法的性能，我们重建了 101 类物体的图像。此外，我们将该方法应用于分析物体分类器，并通过 BoVW 生成新图像。
引用
@article{arxiv.1505.05190,
title = {Image Reconstruction from Bag-of-Visual-Words},
author = {Hiroharu Kato and Tatsuya Harada},
journal= {arXiv preprint arXiv:1505.05190},
year = {2015}
}