局部特征检测器及其互补性的快速在线分析
计算机视觉与模式识别
2015-10-20 v1
摘要
能够在线评估自身性能并采取适当行动以最大化效能的视觉系统，将是迈向实现模仿人类这一长期目标的一步。本文提出一种对局部特征检测器（许多实用视觉系统的首要阶段）进行在线性能分析的方法。它主张以局部图像特征的空间分布作为良好的性能指示量，并给出一种可快速计算的度量，该度量与人类视觉评估一致，且补充了诸如可重复性等的现有离线度量。结果表明该度量可提供检测器组合的互补性测度，正确反映各检测器的底层原理。基于所提度量，给出了若干最先进检测器在公认数据集上的定性结果。利用假设检验方法及新获取的更大型图像数据库，识别了统计显著的性能差异。对不同检测器对和三元组进行定量考察，结果为需要在图像特征空间分布合理的应用中组合检测器提供了有用指南。还提出了在这些应用中组合特征检测器的原则性框架。时序结果显示该度量用于在线应用的潜力。
引用
@article{arxiv.1510.05145,
title = {Rapid Online Analysis of Local Feature Detectors and Their Complementarity},
author = {Shoaib Ehsan and Adrian F. Clark and Klaus D. McDonald-Maier},
journal= {arXiv preprint arXiv:1510.05145},
year = {2015}
}