Year: 2012
Type: article
Abstract: Exploramos el problema de clasificar las categorías escénicas que constituyen la base de la ideación y el diseño de la producción cultural de un artista. El objetivo principal es evaluar el desempeño de los descriptores de SIFT, la representación de la bolsa de imágenes y la correspondencia espacial de la pirámide cuando estas metodologías de visión computacional se enfrentan a este tipo de imágenes. Los resultados son prometedores, en promedio la puntuación de rendimiento es de alrededor del 70% y su desviación estándar es de aproximadamente el 5%. Explorem el problema de classificar les categories escèniques que constitueixen la base de la ideació i el disseny de la producció cultural d'un artista. L'objectiu principal és avaluar l'acompliment dels descriptors de SIFT, la representació de la borsa d'imatges i la correspondència espacial de la piràmide quan aquestes metodologies de visió computacional s'enfronten a aquest tipus d'imatges. Els resultats són prometedors, de mitjana la puntuació de rendiment és del voltant del 70% i la seva desviació estàndard és d'aproximadament el 5%.
Institution: Universitat de Barcelona
Language: English
Subfield: Computer Vision and Pattern Recognition
Field: Computer Science
Domain: Physical Sciences
Open Access status: green
Funder: Universitat de Barcelona
OpenAlex ID: W802844483