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Erschienen in:
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2011 | OriginalPaper | Buchkapitel

Visual Word Aggregation

verfasst von : R. J. López-Sastre, J. Renes-Olalla, P. Gil-Jiménez, S. Maldonado-Bascón

Erschienen in: Pattern Recognition and Image Analysis

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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Most recent category-level object recognition systems work with visual words,

i.e.

vector quantized local descriptors. These visual vocabularies are usually constructed by using a single method such as

K

-means for clustering the descriptor vectors of patches sampled either densely or sparsely from a set of training images. Instead, in this paper we propose a novel methodology for building efficient codebooks for visual recognition using clustering aggregation techniques: the Visual Word Aggregation (VWA). Our aim is threefold: to increase the stability of the visual vocabulary construction process; to increase the image classification rate; and also to automatically determine the size of the visual codebook. Results on image classification are presented on the testbed PASCAL VOC Challenge 2007.

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Metadaten
Titel
Visual Word Aggregation
verfasst von
R. J. López-Sastre
J. Renes-Olalla
P. Gil-Jiménez
S. Maldonado-Bascón
Copyright-Jahr
2011
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-21257-4_84