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A fast distance between histograms
Iberoamerican Congress on Pattern Recognition (CIARP), 2005, Havana (Cuba)In this paper we present a new method for comparing histograms. Its main advantage is that it takes less time than previous methods. The present distances between histograms are defined on a structure called signature, which is a lossless representation of histograms. Moreover, the type of the elements of the sets that the histograms represent are ordinal, nominal and modulo. We show that the computational cost of these distances is O(z′) for the ordinal and nominal types and O(z′2) for the modulo one, where z′ is the number of non-empty bins of the histograms. In the literature, the computational cost of the algorithms presented depends on the number of bins in the histograms. In most applications, the histograms are sparse, so considering only the non-empty bins dramatically reduces the time needed for comparison. The distances we present in this paper are experimentally validated on image retrieval and the positioning of mobile robots through image recognition.Peer Reviewe
Graph matching using position coordinates and local features for image analysis
Encontrar las correspondencias entre dos imágenes es un problema crucial en el campo de la visiĂłn por ordenador i el reconocimiento de patrones. Es relevante para un amplio rango de propĂłsitos des de aplicaciones de reconocimiento de objetos en las áreas de biometrĂa, análisis de documentos i análisis de formas hasta aplicaciones relacionadas con la geometrĂa desde mĂşltiples puntos de vista tales cĂłmo la recuperaciĂłn de la pose, estructura desde el movimiento y localizaciĂłn y mapeo.
La mayorĂa de las tĂ©cnicas existentes enfocan este problema o bien usando caracterĂsticas locales en la imagen o bien usando mĂ©todos de registro de conjuntos de puntos (o bien una mezcla de ambos). En las primeras, un conjunto disperso de caracterĂsticas es primeramente extraĂdo de las imágenes y luego caracterizado en la forma de vectores descriptores usando evidencias locales de la imagen. Las caracterĂsticas son asociadas segĂşn la similitud entre sus descriptores. En las segundas, los conjuntos de caracterĂsticas son considerados cĂłmo conjuntos de puntos los cuales son asociados usando tĂ©cnicas de optimizaciĂłn no lineal. Estos son procedimientos iterativos que estiman los parámetros de correspondencia y de alineamiento en pasos alternados.
Los grafos son representaciones que contemplan relaciones binarias entre las caracterĂsticas. Tener en cuenta relaciones binarias al problema de la correspondencia a menudo lleva al llamado problema del emparejamiento de grafos. Existe cierta cantidad de mĂ©todos en la literatura destinados a encontrar soluciones aproximadas a diferentes instancias del problema de emparejamiento de grafos, que en la mayorĂa de casos es del tipo "NP-hard".
El cuerpo de trabajo principal de esta tesis está dedicado a formular ambos problemas de asociaciĂłn de caracterĂsticas de imagen y registro de conjunto de puntos como instancias del problema de emparejamiento de grafos. En todos los casos proponemos algoritmos aproximados para solucionar estos problemas y nos comparamos con un nĂşmero de mĂ©todos existentes pertenecientes a diferentes áreas como eliminadores de "outliers", mĂ©todos de registro de conjuntos de puntos y otros mĂ©todos de emparejamiento de grafos.
Los experimentos muestran que en la mayorĂa de casos los mĂ©todos propuestos superan al resto. En ocasiones los mĂ©todos propuestos o bien comparten el mejor rendimiento con algĂşn mĂ©todo competidor o bien obtienen resultados ligeramente peores. En estos casos, los mĂ©todos propuestos normalmente presentan tiempos computacionales inferiores.Trobar les correspondències entre dues imatges Ă©s un problema crucial en el camp de la visiĂł per ordinador i el reconeixement de patrons. És rellevant per un ampli ventall de propòsits des d’aplicacions de reconeixement d’objectes en les Ă rees de biometria, anĂ lisi de documents i anĂ lisi de formes fins aplicacions relacionades amb geometria des de mĂşltiples punts de vista tals com recuperaciĂł de pose, estructura des del moviment i localitzaciĂł i mapeig.
La majoria de les tècniques existents enfoquen aquest problema o bĂ© usant caracterĂstiques locals a la imatge o bĂ© usant mètodes de registre de conjunts de punts (o bĂ© una mescla d’ambdĂłs). En les primeres, un conjunt dispers de caracterĂstiques Ă©s primerament extret de les imatges i desprĂ©s caracteritzat en la forma de vectors descriptors usant evidències locals de la imatge. Les caracterĂstiques son associades segons la similitud entre els seus descriptors. En les segones, els conjunts de caracterĂstiques son considerats com conjunts de punts els quals son associats usant tècniques d’optimitzaciĂł no lineal. Aquests son procediments iteratius que estimen els parĂ metres de correspondència i d’alineament en passos alternats.
Els grafs son representacions que contemplen relacions binaries entre les caracterĂstiques. Tenir en compte relacions binĂ ries al problema de la correspondència sovint porta a l’anomenat problema de l’emparellament de grafs. Existeix certa quantitat de mètodes a la literatura destinats a trobar solucions aproximades a diferents instĂ ncies del problema d’emparellament de grafs, el qual en la majoria de casos Ă©s del tipus “NP-hard”.
Una part del nostre treball estĂ dedicat a investigar els beneficis de les mesures de ``bins'' creuats per a la comparaciĂł de caracterĂstiques locals de les imatges.
La resta estĂ dedicat a formular ambdĂłs problemes d’associaciĂł de caracterĂstiques d’imatge i registre de conjunt de punts com a instĂ ncies del problema d’emparellament de grafs. En tots els casos proposem algoritmes aproximats per solucionar aquests problemes i ens comparem amb un nombre de mètodes existents pertanyents a diferents Ă rees com eliminadors d’“outliers”, mètodes de registre de conjunts de punts i altres mètodes d’emparellament de grafs.
Els experiments mostren que en la majoria de casos els mètodes proposats superen a la resta. En ocasions els mètodes proposats o bé comparteixen el millor rendiment amb algun mètode competidor o bé obtenen resultats lleugerament pitjors. En aquests casos, els mètodes proposats normalment presenten temps computacionals inferiors