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(Referência obtida automaticamente do Web of Science, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores.)

Fractal dimension of bag-of-visual words

Texto completo
Autor(es):
Ribas, Lucas Correia [1] ; Goncalves, Diogo Nunes [2] ; Silva, Jonathan de Andrade [2] ; de Castro, Jr., Amaury Antonio [2] ; Bruno, Odemir Martinez [3] ; Goncalves, Wesley Nunes [2]
Número total de Autores: 6
Afiliação do(s) autor(es):
[1] Univ Sao Paulo, Inst Math & Comp Sci, Ave Trabalhador Sao Carlense 400, BR-13566590 Sao Carlos, SP - Brazil
[2] Univ Fed Mato Grosso do Sul, Rua Itibire Vieira S-N, BR-79907414 Ponta Pora, MS - Brazil
[3] Univ Sao Paulo, Sao Carlos Inst Phys, Ave Trabalhador Sao Carlense 400, POB 369, BR-13560970 Sao Carlos, SP - Brazil
Número total de Afiliações: 3
Tipo de documento: Artigo Científico
Fonte: PATTERN ANALYSIS AND APPLICATIONS; v. 22, n. 1, p. 89-98, FEB 2019.
Citações Web of Science: 1
Resumo

Scene recognition is an important and challenging problem in computer vision. One of the most used scene recognition methods is the bag-of-visual words. Despite the interesting results, this approach does not capture the detail richness of spatial information of the visual words on the image. In this paper, we propose a new method to describe the visual words using the fractal dimension. Our method estimates the fractal dimension of each visual word on image through box-counting method. The fractal dimension is capable of providing complex and spatial information of the visual words in a simple and efficient way. We validate our method on three well-known scene and object datasets, and the experimental results reveal that our method leads to highly discriminative features of the visual words. In addition, the proposed method has achieved competitive results compared to popular methods in scene classification. (AU)

Processo FAPESP: 16/23763-8 - Modelagem e análise de redes complexas para visão computacional
Beneficiário:Lucas Correia Ribas
Linha de fomento: Bolsas no Brasil - Doutorado
Processo FAPESP: 16/18809-9 - Deep learning e redes complexas aplicados em visão computacional
Beneficiário:Odemir Martinez Bruno
Linha de fomento: Auxílio à Pesquisa - Parceria para Inovação Tecnológica - PITE
Processo FAPESP: 14/08026-1 - Visão artificial e reconhecimento de padrões aplicados em plasticidade vegetal
Beneficiário:Odemir Martinez Bruno
Linha de fomento: Auxílio à Pesquisa - Regular