基于地标分布描述符的视觉地点识别
计算机视觉与模式识别
2016-08-16 v1
摘要
Suenderhauf 等人 [1] 的近期工作展示了通过将提议区域与卷积神经网络（CNN）特征相结合来匹配视图间地标，从而改进视觉地点识别。在本工作中，我们通过引入由地标特征构建的描述符来扩展该方法，这些描述符还编码了地标在视图内的空间分布。匹配描述符强制视图间地标相对位置的一致性。这对性能有显著影响。例如，在 10 组图像对数据集上的实验中，每组包含 200 个城市位置，且视角和条件存在显著差异，我们记录的平均精度约为 70%（在 100% 召回率下），而使用整幅图像 CNN 特征为 58%，使用 [1] 中的方法为 50%。
引用
@article{arxiv.1608.04274,
title = {Visual place recognition using landmark distribution descriptors},
author = {Pilailuck Panphattarasap and Andrew Calway},
journal= {arXiv preprint arXiv:1608.04274},
year = {2016}
}
备注
13 pages