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Erschienen in:

2018 | OriginalPaper | Buchkapitel

Classification of Indian Monuments into Architectural Styles

verfasst von : Saurabh Sharma, Priyal Aggarwal, Akanksha N. Bhattacharyya, S. Indu

Erschienen in: Computer Vision, Pattern Recognition, Image Processing, and Graphics

Verlag: Springer Singapore

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Abstract

We propose two novel approaches to classify Indian monuments according to their distinct architectural styles. While the historical significance of most Indian monuments is well documented, the details of their architectural styles are not as well recorded. Different Indian architectural styles often show certain similar features which makes classification a difficult task. Previous work has focused on European architecture and standard datasets are available for the same, but no standard dataset exists for Indian architecture. Therefore, we have curated a dataset of Indian monuments. In this paper, we propose two approaches to classify monuments according to their styles: Radon Barcodes and Convolutional Neural Networks. The first approach is fast and consumes less memory, but the second approach gives an accuracy of 82%, which is better than the 76% accuracy of the first method.

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Sivic, J., Zisserman, A.: Video google: a text retrieval approach to object matching in videos. In: ICCV (2003)

Lowe, D.G.: Distinctive image features from scale-invariant keypoints. IJCV 60, 91–110 (2004)CrossRef

Dalal, N., Triggs, B.: Histograms of oriented gradients for human detection. In: CVPR (2005)

Fei-Fei, L., Perona, P.: A bayesian hierarchical model for learning natural scene categories. In: IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, CVPR 2005, vol. 2, pp. 524–531. IEEE, June 2005

Bay, H., Tuytelaars, T., Van Gool, L.: SURF: speeded up robust features. In: Leonardis, A., Bischof, H., Pinz, A. (eds.) ECCV 2006. LNCS, vol. 3951, pp. 404–417. Springer, Heidelberg (2006). https://doi.org/10.1007/11744023_32CrossRef

Siagian, C., Itti, L.: Rapid biologically-inspired scene classification using features shared with visual attention. IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 29(2), 300–312 (2007)CrossRef

Nowozin, S., Tsuda, K., Uno, T., Kudo, T., BakIr, G.: Weighted substructure mining for image analysis. In: Proceedings of CVPR (2007)

Chu, W.-T., Tsai, M.-H.: Visual pattern discovery for architecture image classication and product image search. In: ACM ICMR (2012)

Philbin, J., Chum, O., Isard, M., Sivic, J., Zisserman, A.: Object retrieval with large vocabularies and fast spatial matching. In: CVPR (2007)

10.

Hauagge, D., Snavely, N.: Image matching using local symmetry features. In: CVPR (2012)

11.

Zhu, S., Tizhoosh, H.R.: Radon features and barcodes for medical image retrieval via SVM arXiv:1604.04675v1 [cs.CV] (2016)

12.

LeCun, Y., Bottou, L., Bengio, Y., Haffner, P.: Gradient-based learning applied to document recognition. Proc. IEEE 86(11), 2278–2324 (1998)CrossRef

13.

Krizhevsky, A., Sutskever I., Hinton G.: ImageNet classification with deep convolutional networks. In: Advances in Neural Information Processing Systems, pp. 1097–1105 (2012)

14.

Simonyan, K., Zisserman, A: Very deep convolutional networks for large-scale image recognition. In: ICLR (2015)

15.

Bottou, L.: Large-scale machine learning with stochastic gradient descent. In: Lechevallier, Y., Saporta, G. (eds.) Proceedings of COMPSTAT, pp. 177–186. Springer, Heidelberg (2010). https://doi.org/10.1007/978-3-7908-2604-3_16CrossRef

16.

Nair, V., Hinton, G.E.: Rectified linear units improve restricted Boltzmann machines. In: ICML, pp. 807–814 (2010)

17.

Srivastava, N., Hinton, G.E., Krizhevsky, A., Sutskever, I., Salakhutdinov, R.: Dropout: a simple way to prevent neural networks from overfitting. JMLR 15(1), 1929–1958 (2014)MathSciNetMATH

18.

Toft, P.A., Srensen, J.A.: The radon transform - theory and implementation. Technical University of Denmark, Kgs. Lyngby, Denmark (1996)

19.

Radon, J.: On the determination of functions from their integral values along certain manifolds. IEEE Trans. Med. Imaging 5(4), 170176 (1986)CrossRef

20.

Tizhoosh, H.R.: Barcode annotations for medical image retrieval: a preliminary investigation. In: IEEE International Conference on Image Processing ICIP, pp. 818–822 (2015)

21.

Goel, A., Juneja, M., Jawahar, C.V.: Are buildings only instances? Exploration in architectural style categories. In: Proceedings of the Eighth Indian Conference on Computer Vision, Graphics and Image Processing, 16 December 2012

Titel: Classification of Indian Monuments into Architectural Styles
verfasst von: Saurabh Sharma
Priyal Aggarwal
Akanksha N. Bhattacharyya
S. Indu
Verlag: Springer Singapore
Buch: Computer Vision, Pattern Recognition, Image Processing, and Graphics
Print ISBN: 978-981-13-0019-6

Electronic ISBN: 978-981-13-0020-2

Copyright-Jahr: 2018
DOI: https://doi.org/10.1007/978-981-13-0020-2_47

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Abstract

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