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1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Evento (Conference Proceedings)
Sitesibgrapi.sid.inpe.br
Código do Detentoribi 8JMKD3MGPEW34M/46T9EHH
Identificador8JMKD3MGPBW34M/3A3QGK5
Repositóriosid.inpe.br/sibgrapi/2011/07.11.22.08
Última Atualização2011:07.11.22.08.22 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/sibgrapi/2011/07.11.22.08.22
Última Atualização dos Metadados2022:05.18.22.20.48 (UTC) administrator
DOI10.1109/SIBGRAPI.2011.9
Chave de CitaçãoLaraHira:2011:CoFeCl
TítuloCombining features to a class-specific model in an instance detection framework
FormatoDVD, On-line.
Ano2011
Data de Acesso21 maio 2022
Número de Arquivos1
Tamanho3114 KiB
2. Contextualização
Autor1 Lara, Arnaldo Câmara
2 Hirata Júnior, Roberto
Afiliação1 Instituto de Matemática e Estatística - Universidade de São Paulo
2 Instituto de Matemática e Estatística - Universidade de São Paulo
EditorLewiner, Thomas
Torres, Ricardo
Endereço de e-Mailalara@vision.ime.usp.br
Nome do EventoConference on Graphics, Patterns and Images, 24 (SIBGRAPI)
Localização do EventoMaceió, AL, Brazil
Data28-31 Aug. 2011
Editora (Publisher)IEEE Computer Society
Cidade da EditoraLos Alamitos
Título do LivroProceedings
Tipo TerciárioFull Paper
Histórico (UTC)2011-07-23 15:36:13 :: alara@vision.ime.usp.br -> administrator :: 2011
2022-05-18 22:20:48 :: administrator -> :: 2011
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo de Versãofinaldraft
Palavras-Chaveinstance classification
combining features
object model
ResumoObject detection is a Computer Vision task that determines if there is an object of some category (class) in an image or video sequence. When the classes are formed by only one specific object, person or place, the task is known as instance detection. Object recognition classifies an object as belonging to a class in a set of known classes. In this work we deal with an instance detection/recognition task. We collected pictures of famous landmarks from the Internet to build the instance classes and test our framework. Some examples of the classes are: monuments, churches, ancient constructions or modern buildings. We tested several approaches to the problem and a new global feature is proposed to be combined to some widely known features like PHOW. A combination of features and classifiers to model the given instances in the training phase was the most successful one.
Conteúdo da Pasta docacessar
Conteúdo da Pasta sourcenão têm arquivos
Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 11/07/2011 19:08 0.5 KiB 
4. Condições de acesso e uso
URL dos dadoshttp://urlib.net/ibi/8JMKD3MGPBW34M/3A3QGK5
URL dos dados zipadoshttp://urlib.net/zip/8JMKD3MGPBW34M/3A3QGK5
Idiomaen
Arquivo Alvo86781.pdf
Grupo de Usuáriosalara@vision.ime.usp.br
Visibilidadeshown
5. Fontes relacionadas
Repositório Espelhosid.inpe.br/banon/2001/03.30.15.38.24
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPEW34M/46SKNPE
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/banon/2001/03.30.15.38
6. Notas
Campos Vaziosaccessionnumber archivingpolicy archivist area callnumber contenttype copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination documentstage edition electronicmailaddress group isbn issn label lineage mark nextedition notes numberofvolumes orcid organization pages parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project readergroup readpermission resumeid rightsholder secondarydate secondarykey secondarymark secondarytype serieseditor session shorttitle sponsor subject tertiarymark type url volume


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