图像异常的分类法与计算模型
计算机视觉与模式识别
2015-12-07 v1 人工智能
人机交互
信息论
机器学习
math.IT
摘要
人类视觉系统能够发现异常图像，并推断其异常之处。该任务在计算机视觉中未受到足够关注。本文以比以往更为全面的方式研究了图像中各类异常（atypicality）。我们提出了展示广泛异常的新异常图像数据集。我们设计了人类受试者实验，以发现异常原因的粗略分类法。实验揭示了三类主要异常：物体中心型、场景中心型和上下文型。基于此分类法，我们提出了一种可预测图像中所有不同类型异常、并在异常识别中超越已有方法的综合计算模型。
引用
@article{arxiv.1512.01325,
title = {Toward a Taxonomy and Computational Models of Abnormalities in Images},
author = {Babak Saleh and Ahmed Elgammal and Jacob Feldman and Ali Farhadi},
journal= {arXiv preprint arXiv:1512.01325},
year = {2015}
}
备注
To appear in the Thirtieth AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI 2016)