Latent mixture vocabularies for object categorization

D. Larlus 1 Frédéric Jurie 1
1 LEAR - Learning and recognition in vision
GRAVIR - IMAG - Graphisme, Vision et Robotique, Inria Grenoble - Rhône-Alpes, CNRS - Centre National de la Recherche Scientifique : FR71
Abstract : The visual vocabulary is an intermediate level representation which has been proven to be very powerful for addressing object categorization problems. It is generally built by vector quantizing a set of local image descriptors, independently of the object model used for categorizing images.
Type de document :
Communication dans un congrès
The 17th British Machine Vision Conference (BVMC '06), Sep 2006, Edinburgh, United Kingdom. The British Machine Vision Association, 3, pp.959-968, 2006
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Contributeur : Hal System <>
Soumis le : vendredi 18 janvier 2008 - 10:56:43
Dernière modification le : mardi 5 juin 2018 - 18:00:02
Document(s) archivé(s) le : jeudi 27 septembre 2012 - 14:05:22

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  • HAL Id : hal-00203721, version 1

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Citation

D. Larlus, Frédéric Jurie. Latent mixture vocabularies for object categorization. The 17th British Machine Vision Conference (BVMC '06), Sep 2006, Edinburgh, United Kingdom. The British Machine Vision Association, 3, pp.959-968, 2006. 〈hal-00203721〉

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