Video Object Retrieval by Trajectory and Appearance(2015)

http://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/6898834/metrics

1) B-spline 곡선 : 주어진 여러 개의 점에서 정의되는 매끄러운 곡선

사용자가 검색을 위해 영상 화면에 경로를 그리면 b-spline으로 이 곡선을 변환하면 조작, 편집이 더 쉬워짐

2) Lab 색 공간 : 인간이 인지하는 색체에 대해 수학적으로 최초로 정의 된 색공간 CIE1931 색공간을 비선형 변환하여 만들어진 색공간

사진 출처 : https://ko.wikipedia.org/wiki/Lab_%EC%83%89_%EA%B3%B5%EA%B0%84

3) optical flow : 한 프레임에서 특징이 될만한 특징점을 추출하여 다음 프레임에서 그 특징점이 얼마나 어디로 움직였는지 추적

사진 출처 : https://en.wikipedia.org/wiki/Optical_flow

3) Adaboost : 가중치를 부여한 Weak Classifier를 모아 String Classifier를 생성하는 기법

4) GMM : GPM(Graphical processing uni)을 사용하기 위하여 사용하며 cpu보다 10배 빠름

5) bag-of-words : word의 분포도로 문서의 종류를 분류하는 기법

6) SURF : x,y 방향에 따라 강도차이가 현저한 것을 특징으로 여김

7) Hausdroff 거리 : point to point 검사

8) Levenshteing거리 : 한 곡선에서 다른 곡선으로 변하는게 얼마나 있는가

G

M

T

Detect languageAfrikaansAlbanianArabicArmenianAzerbaijaniBasqueBelarusianBengaliBosnianBulgarianCatalanCebuanoChichewaChinese (Simplified)Chinese (Traditional)CroatianCzechDanishDutchEnglishEsperantoEstonianFilipinoFinnishFrenchGalicianGeorgianGermanGreekGujaratiHaitian CreoleHausaHebrewHindiHmongHungarianIcelandicIgboIndonesianIrishItalianJapaneseJavaneseKannadaKazakhKhmerKoreanLaoLatinLatvianLithuanianMacedonianMalagasyMalayMalayalamMalteseMaoriMarathiMongolianMyanmar (Burmese)NepaliNorwegianPersianPolishPortuguesePunjabiRomanianRussianSerbianSesothoSinhalaSlovakSlovenianSomaliSpanishSundaneseSwahiliSwedishTajikTamilTeluguThaiTurkishUkrainianUrduUzbekVietnameseWelshYiddishYorubaZulu

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