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Semantic-Context-Based Augmented Descriptor for image feature matching
No full textThis paper proposes an augmented version of local features that enhances the discriminative power of the feature without affecting its invariance to image deformations. The idea is about learning local features, aiming to estimate its semantic, which is then exploited in conjunction with the bag of words paradigm
to build an augmented feature descriptor. Basically, any local descriptor can be casted in the proposed context, and thus the approach can be easy generalized to fit in with any local approach. The semantic-context signature is a 2D histogram
which accumulates the spatial distribution of the visual words around each local feature. The obtained semantic-context component is concatenated with the local feature to generate our proposed feature descriptor. This is expected to handle
ambiguities occurring in images with multiple similar motifs and depicting slight complicated non-affine distortions, outliers, and detector errors. The approach is evaluated for two data sets. The first one is intentionally selected with images containing multiple similar regions and depicting slight non-affine distortions.
The second is the standard data set of Mikolajczyk. The valuation results showed our approach performs significantly better than expected results as well as in comparison with other methods
Semantic Shape Context for the Registration of Multiple Partial 3D Views
No full textPoint-to-point matching is a crucial stage of 3D shape analysis. It is usually solved by using descriptors that summarize the most characteristic and discriminative properties of each point. Combining local and global context information in the point descriptor is a promising approach. We propose a new approach based on what we call semantic shape context to combineeffectively local descriptors and global context information by exploiting the Bag of Words (BoW) paradigm for the representation of a single 3D point. Several local pointdescriptors are collected and quantized from the training set, by defining the visual vocabulary composed by a fixed number of visual words. Each point is then represented by a set of BoWs which encode the inter-relationship with all the other points of the object (i.e., the context). Experiments were carried out on several 3D models. The proposed approach makes fully automatic 3D registration of partial views possible, and generally outperforms stateof-the-art methods in terms of robustness and accuracy
Descripteurs augmentés basés sur l'information sémantique contextuelle
No full textThis manuscript presents an extension of feature description and matching strategies by proposing an original approach to learn the semantic information of local features. This semantic is then exploited, in conjunction with the bag-of-words paradigm, to build a powerful feature descriptor. The approach, ended up by combining local and context information into a single descriptor, is also a generalized method for improving the performance of the local features, in terms of distinctiveness and robustness under geometric image transformations and imaging conditions. The performance of the proposed approach is evaluated on real world data sets as well as in both the 2D and 3D domains. The 2D domain application addresses the problem of image feature matching while in 3D domain, we resolve the issue of matching and alignment of multiple range images. The evaluation results showed our approach performs significantly better than expected results as well as in comparison with other methods.Les techniques de description des éléments caractéristiques d’une image sont omniprésentes dans de nombreuses applications de vision par ordinateur. Nous proposons à travers ce manuscrit une extension, pour décrire (représenter) et apparier les éléments caractéristiques des images. L’extension proposée consiste en une approche originale pour apprendre, ou estimer, la présence sémantique des éléments caractéristiques locaux dans les images. L’information sémantique obtenue est ensuite exploitée, en conjonction avec le paradigme de sac-de-mots, pour construire un descripteur d’image performant. Le descripteur résultant, est la combinaison de deux types d’informations, locale et contextuelle-sémantique. L’approche proposée peut être généralisée et adaptée à n’importe quel descripteur local d’image, pour améliorer fortement ses performances spécialement quand l’image est soumise à des conditions d’imagerie contraintes. La performance de l’approche proposée est évaluée avec des images réelles aussi bien dans les deux domaines, 2D que 3D. Nous avons abordé dans le domaine 2D, un problème lié à l’appariement des éléments caractéristiques dans des images. Dans le domaine 3D, nous avons résolu les problèmes d’appariement et alignement des vues partielles tridimensionnelles. Les résultats obtenus ont montré qu’avec notre approche, les performances sont nettement meilleures par rapport aux autres méthodes existantes
Toward semantic-shape-context-based augmented descriptor
No full textLes techniques de description des éléments caractéristiques d’une image sont omniprésentes dans de nombreuses applications de vision par ordinateur. Nous proposons à travers ce manuscrit une extension, pour décrire (représenter) et apparier les éléments caractéristiques des images. L’extension proposée consiste en une approche originale pour apprendre, ou estimer, la présence sémantique des éléments caractéristiques locaux dans les images. L’information sémantique obtenue est ensuite exploitée, en conjonction avec le paradigme de sac-de-mots, pour construire un descripteur d’image performant. Le descripteur résultant, est la combinaison de deux types d’informations, locale et contextuelle-sémantique. L’approche proposée peut être généralisée et adaptée à n’importe quel descripteur local d’image, pour améliorer fortement ses performances spécialement quand l’image est soumise à des conditions d’imagerie contraintes. La performance de l’approche proposée est évaluée avec des images réelles aussi bien dans les deux domaines, 2D que 3D. Nous avons abordé dans le domaine 2D, un problème lié à l’appariement des éléments caractéristiques dans des images. Dans le domaine 3D, nous avons résolu les problèmes d’appariement et alignement des vues partielles tridimensionnelles. Les résultats obtenus ont montré qu’avec notre approche, les performances sont nettement meilleures par rapport aux autres méthodes existantes.This manuscript presents an extension of feature description and matching strategies by proposing an original approach to learn the semantic information of local features. This semantic is then exploited, in conjunction with the bag-of-words paradigm, to build a powerful feature descriptor. The approach, ended up by combining local and context information into a single descriptor, is also a generalized method for improving the performance of the local features, in terms of distinctiveness and robustness under geometric image transformations and imaging conditions. The performance of the proposed approach is evaluated on real world data sets as well as in both the 2D and 3D domains. The 2D domain application addresses the problem of image feature matching while in 3D domain, we resolve the issue of matching and alignment of multiple range images. The evaluation results showed our approach performs significantly better than expected results as well as in comparison with other methods
Descripteurs augmentés basés sur l'information sémantique contextuelle
No full textThis manuscript presents an extension of feature description and matching strategies by proposing an original approach to learn the semantic information of local features. This semantic is then exploited, in conjunction with the bag-of-words paradigm, to build a powerful feature descriptor. The approach, ended up by combining local and context information into a single descriptor, is also a generalized method for improving the performance of the local features, in terms of distinctiveness and robustness under geometric image transformations and imaging conditions. The performance of the proposed approach is evaluated on real world data sets as well as in both the 2D and 3D domains. The 2D domain application addresses the problem of image feature matching while in 3D domain, we resolve the issue of matching and alignment of multiple range images. The evaluation results showed our approach performs significantly better than expected results as well as in comparison with other methods.Les techniques de description des éléments caractéristiques d’une image sont omniprésentes dans de nombreuses applications de vision par ordinateur. Nous proposons à travers ce manuscrit une extension, pour décrire (représenter) et apparier les éléments caractéristiques des images. L’extension proposée consiste en une approche originale pour apprendre, ou estimer, la présence sémantique des éléments caractéristiques locaux dans les images. L’information sémantique obtenue est ensuite exploitée, en conjonction avec le paradigme de sac-de-mots, pour construire un descripteur d’image performant. Le descripteur résultant, est la combinaison de deux types d’informations, locale et contextuelle-sémantique. L’approche proposée peut être généralisée et adaptée à n’importe quel descripteur local d’image, pour améliorer fortement ses performances spécialement quand l’image est soumise à des conditions d’imagerie contraintes. La performance de l’approche proposée est évaluée avec des images réelles aussi bien dans les deux domaines, 2D que 3D. Nous avons abordé dans le domaine 2D, un problème lié à l’appariement des éléments caractéristiques dans des images. Dans le domaine 3D, nous avons résolu les problèmes d’appariement et alignement des vues partielles tridimensionnelles. Les résultats obtenus ont montré qu’avec notre approche, les performances sont nettement meilleures par rapport aux autres méthodes existantes
Going Beyond Counting First Authors in Author Co-citation Analysis
Get PDFThe present study examines one of the fundamental aspects of author co-citation analysis (ACA) - the way co-citation
counts are defined. Co-citation counting provides the data on which all subsequent statistical analyses and mappings
are based, and we compare ACA results based on two different types of co-citation counting - the traditional type that
only counts the first one among a cited work's authors on the one hand and a non-traditional type that takes into
account the first 5 authors of a cited work on the other hand. Results indicate that the picture produced through this non-traditional author co-citation counting contains more coherent author groups and is therefore considerably clearer. However, this picture represents fewer specialties in the research field being studied than that produced through the traditional first-author co-citation counting when the same number of top-ranked authors is selected and analyzed. Reasons for these effects are discussed
Toward semantic-shape-context-based augmented descriptor
No full textLes techniques de description des éléments caractéristiques d une image sont omniprésentes dans de nombreuses applications de vision par ordinateur. Nous proposons à travers ce manuscrit une extension, pour décrire (représenter) et apparier les éléments caractéristiques des images. L extension proposée consiste en une approche originale pour apprendre, ou estimer, la présence sémantique des éléments caractéristiques locaux dans les images. L information sémantique obtenue est ensuite exploitée, en conjonction avec le paradigme de sac-de-mots, pour construire un descripteur d image performant. Le descripteur résultant, est la combinaison de deux types d informations, locale et contextuelle-sémantique. L approche proposée peut être généralisée et adaptée à n importe quel descripteur local d image, pour améliorer fortement ses performances spécialement quand l image est soumise à des conditions d imagerie contraintes. La performance de l approche proposée est évaluée avec des images réelles aussi bien dans les deux domaines, 2D que 3D. Nous avons abordé dans le domaine 2D, un problème lié à l appariement des éléments caractéristiques dans des images. Dans le domaine 3D, nous avons résolu les problèmes d appariement et alignement des vues partielles tridimensionnelles. Les résultats obtenus ont montré qu avec notre approche, les performances sont nettement meilleures par rapport aux autres méthodes existantes.This manuscript presents an extension of feature description and matching strategies by proposing an original approach to learn the semantic information of local features. This semantic is then exploited, in conjunction with the bag-of-words paradigm, to build a powerful feature descriptor. The approach, ended up by combining local and context information into a single descriptor, is also a generalized method for improving the performance of the local features, in terms of distinctiveness and robustness under geometric image transformations and imaging conditions. The performance of the proposed approach is evaluated on real world data sets as well as in both the 2D and 3D domains. The 2D domain application addresses the problem of image feature matching while in 3D domain, we resolve the issue of matching and alignment of multiple range images. The evaluation results showed our approach performs significantly better than expected results as well as in comparison with other methods.CLERMONT FD-Bib.électronique (631139902) / SudocSudocFranceF
Variations on the Author
Get PDF“Variations on the Author” discusses two of Eduardo Coutinho’s recent films (Um Dia na Vida, from 2010, and Últimas Conversas, posthumously released in 2015) and their contribution to the general question of documentary authorship. The director’s filmography is characterized by a consistent yet self-effacing form of authorial self-inscription: Coutinho often features as an interviewer that rather than express opinions propels discourses; an interviewer that is good at listening. This mode of self-inscription characterizes him as an author who is not expressive but who is nonetheless markedly present on the screen. In Um Dia na Vida, however, Coutinho is completely absent form the image, while Últimas Conversas, on the contrary, includes a confessional prologue that moves the director from the margins to the center of his films. This article examines the ways in which these works stand out in the filmography of a director who offers new insights into the notion of cinematic authorship
Appropriate Similarity Measures for Author Cocitation Analysis
Get PDFWe provide a number of new insights into the methodological discussion about author cocitation analysis. We first argue that the use of the Pearson correlation for measuring the similarity between authors’ cocitation profiles is not very satisfactory. We then discuss what kind of similarity measures may be used as an alternative to the Pearson correlation. We consider three similarity measures in particular. One is the well-known cosine. The other two similarity measures have not been used before in the bibliometric literature. Finally, we show by means of an example that our findings have a high practical relevance.information science;Pearson correlation;cosine;similarity measure;author cocitation analysis
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