Serwis Infona wykorzystuje pliki cookies (ciasteczka). Są to wartości tekstowe, zapamiętywane przez przeglądarkę na urządzeniu użytkownika. Nasz serwis ma dostęp do tych wartości oraz wykorzystuje je do zapamiętania danych dotyczących użytkownika, takich jak np. ustawienia (typu widok ekranu, wybór języka interfejsu), zapamiętanie zalogowania. Korzystanie z serwisu Infona oznacza zgodę na zapis informacji i ich wykorzystanie dla celów korzytania z serwisu. Więcej informacji można znaleźć w Polityce prywatności oraz Regulaminie serwisu. Zamknięcie tego okienka potwierdza zapoznanie się z informacją o plikach cookies, akceptację polityki prywatności i regulaminu oraz sposobu wykorzystywania plików cookies w serwisie. Możesz zmienić ustawienia obsługi cookies w swojej przeglądarce.
Several recent works interpret convolutional features produced by deep convolutional neural networks as local descriptors. Existing high-dimensional aggregation based methods, e.g., Fisher Vector (FV) obtain inferior performance to pooling based methods in most situations, and we observe that it is mainly caused by the ignorance of spatial weights. In this paper, we propose a novel method named spatial...
In this paper, we propose a discriminative low-rank dictionary learning algorithm for sparse representation. Sparse representation seeks the sparsest coefficients to represent the test signal as linear combination of the bases in an over-complete dictionary. Motivated by low-rank matrix recovery and completion, assume that the data from the same pattern are linearly correlated, if we stack these data...
Traditional sparse coding has been successfully applied in texture and image classification in the past years. Yet such kind of method neglects the influence of the signs of coding coefficients, which may cause information loss in the sequential max pooling. In this paper, we propose a novel coding strategy for ground-based cloud classification, which is named soft-signed sparse coding. In our method,...
Although traditional bag-of-words model has shown promising results for action recognition, it takes no consideration of the relationship among spatio–temporal points; furthermore, it also suffers serious quantization error. In this letter, we propose a novel coding strategy called context-constrained linear coding (CLC) to overcome these limitations. We first calculate the contextual distance between...
Scene classification is a hot topic in pattern recognition and computer vision area. In this paper, based on the past research on vision neuroscience, we proposed a new biologically inspired feature method for scene image classification. The new feature accounts for the visual processing from simple cell to complex cell in V1 area, and also the spatial layout for scene gist signature. It provides...
Podaj zakres dat dla filtrowania wyświetlonych wyników. Możesz podać datę początkową, końcową lub obie daty. Daty możesz wpisać ręcznie lub wybrać za pomocą kalendarza.