透过视觉词袋眼镜：理解特征提取方法中的量化效应
计算机视觉与模式识别
2014-08-21 v1
摘要
向量量化的局部特征是视觉词袋方法中常用的要素，因其简单性和性能而成为流行视觉识别系统的支柱。尽管取得了成功，但词袋直方图基本上只包含低级图像统计信息（例如不同方向的边缘数量）。当将视觉特征映射到码字时，究竟有多少视觉信息在“量化过程中丢失”？为了回答这个问题，我们对局部特征量化对人类识别性能的影响进行了深入分析。我们的分析基于通过反转量化局部特征来恢复视觉信息，并将这些具有不同码本大小的可视化结果呈现给人类观察者。虽然特征反转技术已存在相当长一段时间，但据我们所知，我们的技术是首个专门可视化特征量化效应的技术。因此，我们现在能够将常见图像分类流水线中的单个步骤与人类对应步骤进行比较。
引用
@article{arxiv.1408.4692,
title = {Seeing through bag-of-visual-word glasses: towards understanding quantization effects in feature extraction methods},
author = {Alexander Freytag and Johannes Rühle and Paul Bodesheim and Erik Rodner and Joachim Denzler},
journal= {arXiv preprint arXiv:1408.4692},
year = {2014}
}
备注
An abstract version of this paper was accepted for the ICPR FEAST Workshop