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Locally Linear Salient Coding for image classification

Babaee, Mohammadreza und Rigoll, Gerhard und Bahmanyar, Reza und Datcu, Mihai (2014) Locally Linear Salient Coding for image classification. In: 12th International Workshop on Content-Based Multimedia Indexing (CBMI), 2014, Seiten 1-4. IEEE Xplore. 12th International Workshop on Content-Based Multimedia Indexing (CBMI), 2014-06-18 - 2014-06-20, Klagenfurt , Austria. doi: 10.1109/CBMI.2014.6849822.

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Offizielle URL: http://ieeexplore.ieee.org/xpls/abs_all.jsp?arnumber=6849822

Kurzfassung

Representing images with their descriptive features is the fundamental problem in CBIR. Feature coding as a key-step in feature description has attracted the attentions in recent years. Among the proposed coding strategies, Bag-of-Words (BoW) is the most widely used model. Recently saliency has been mentioned as the fundamental characteristic of BoW. Base on this idea, Salient Coding (SaC) has been introduced. Empirical studies show that SaC is not able to represent the global structure of data with small number of codewords. In this paper, we remedy this limitation by introducing Locally Linear Salient Coding (LLSaC). This method discovers the global structure of the data by exploiting the local linear reconstructions of the data points. This knowledge in addition to the salient responses, provided by SaC, helps to describe the structure of the data even with a few codewords. Experimental results show that LLSaC obtains state-of-the-art results on various data types such as multimedia and Earth Observation.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/93407/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:Locally Linear Salient Coding for image classification
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Babaee, Mohammadrezareza.babaee (at) tum.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Rigoll, Gerhardrigoll (at) tum.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Bahmanyar, Rezagholamreza.bahmanyar (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-6999-714XNICHT SPEZIFIZIERT
Datcu, Mihaimihai.datcu (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:2014
Erschienen in:12th International Workshop on Content-Based Multimedia Indexing (CBMI), 2014
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
DOI:10.1109/CBMI.2014.6849822
Seitenbereich:Seiten 1-4
Herausgeber:
HerausgeberInstitution und/oder E-Mail-Adresse der HerausgeberHerausgeber-ORCID-iDORCID Put Code
NICHT SPEZIFIZIERTIEEENICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Verlag:IEEE Xplore
Status:veröffentlicht
Stichwörter:content-based retrieval;feature extraction;image classification;image coding;image retrieval;CBIR;bag-of-words;data point local linear reconstructions;descriptive features;feature coding;feature description;image classification;image representation;locally linear salient coding;Accuracy;Computer vision;Earth;Encoding;Feature extraction;Image coding;Image reconstruction;Content-Based Image Retrieval;Feature Coding;Locally Linear Embedding;Salient Coding
Veranstaltungstitel:12th International Workshop on Content-Based Multimedia Indexing (CBMI)
Veranstaltungsort:Klagenfurt , Austria
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:18 Juni 2014
Veranstaltungsende:20 Juni 2014
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Erdbeobachtung
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R EO - Erdbeobachtung
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Vorhaben hochauflösende Fernerkundungsverfahren (alt)
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Methodik der Fernerkundung > Photogrammetrie und Bildanalyse
Hinterlegt von: Bahmanyar, Gholamreza
Hinterlegt am:10 Dez 2014 13:21
Letzte Änderung:24 Apr 2024 19:59

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