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MSClique: Multiple structure discovery through the maximum weighted clique problem

  • Dades identificatives

    Identificador:  imarina:9282598
    Handle: https://hdl.handle.net/20.500.11797/imarina9282598
    Autors:  Sanroma, Gerard; Penate-Sanchez, Adrian; Alquezar, Rene; Serratosa, Francesc; Moreno-Noguer, Francesc; Andrade-Cetto, Juan; Gonzalez Ballester, Miguel Angel
    Resum:
    We present a novel approach for feature correspondence and multiple structure discovery in computer vision. In contrast to existing methods, we exploit the fact that point-sets on the same structure usually lie close to each other, thus forming clusters in the image. Given a pair of input images, we initially extract points of interest and extract hierarchical representations by agglomerative clustering. We use the maximum weighted clique problem to find the set of corresponding clusters with maximum number of inliers representing the multiple structures at the correct scales. Our method is parameter-free and only needs two sets of points along with their tentative correspondences, thus being extremely easy to use. We demonstrate the effectiveness of our method in multiple-structure fitting experiments in both publicly available and in-house datasets. As shown in the experiments, our approach finds a higher number of structures containing fewer outliers compared to state-of-the-art methods. © 2016 Sanroma et al. This is an open access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution License, which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original author and source are credited.

  • Altres:

    Enllaç font original: https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0145846
    Referència de l'ítem segons les normes APA: Sanroma, Gerard; Penate-Sanchez, Adrian; Alquezar, Rene; Serratosa, Francesc; Moreno-Noguer, Francesc; Andrade-Cetto, Juan; Gonzalez Ballester, Miguel (2016). MSClique: Multiple structure discovery through the maximum weighted clique problem. Plos One, 11(1), e0145846-. DOI: 10.1371/journal.pone.0145846
    Referència a l'article segons font original: Plos One. 11 (1): e0145846-
    DOI de l'article: 10.1371/journal.pone.0145846
    Any de publicació de la revista: 2016
    Entitat: Universitat Rovira i Virgili
    Versió de l'article dipositat: info:eu-repo/semantics/publishedVersion
    Data d'alta del registre: 2024-10-12
    Autor/s de la URV: Serratosa Casanelles, Francesc d'Assís
    Departament: Enginyeria Informàtica i Matemàtiques
    URL Document de llicència: https://repositori.urv.cat/ca/proteccio-de-dades/
    Tipus de publicació: Journal Publications
    Autor segons l'article: Sanroma, Gerard; Penate-Sanchez, Adrian; Alquezar, Rene; Serratosa, Francesc; Moreno-Noguer, Francesc; Andrade-Cetto, Juan; Gonzalez Ballester, Miguel Angel
    Accès a la llicència d'ús: https://creativecommons.org/licenses/by/3.0/es/
    Àrees temàtiques: Zootecnia / recursos pesqueiros, Sociology, Sociología, Serviço social, Saúde coletiva, Química, Psychology, Psicología, Planejamento urbano e regional / demografia, Odontología, Nutrição, Multidisciplinary sciences, Multidisciplinary, Medicine (miscellaneous), Medicina veterinaria, Medicina iii, Medicina ii, Medicina i, Materiais, Matemática / probabilidade e estatística, Linguística e literatura, Letras / linguística, Interdisciplinary research in the social sciences, Interdisciplinar, Human geography and urban studies, History & philosophy of science, Historia, Geografía, Geociências, General medicine, General biochemistry,genetics and molecular biology, General agricultural and biological sciences, Farmacia, Environmental studies, Ensino, Engenharias iv, Engenharias iii, Engenharias ii, Engenharias i, Enfermagem, Educação física, Educação, Economia, Direito, Demography, Comunicação e informação, Ciências sociais aplicadas i, Ciências biológicas iii, Ciências biológicas ii, Ciências biológicas i, Ciências ambientais, Ciências agrárias i, Ciência política e relações internacionais, Ciência de alimentos, Ciência da computação, Biotecnología, Biology, Biodiversidade, Biochemistry, genetics and molecular biology (miscellaneous), Astronomia / física, Arquitetura, urbanismo e design, Archaeology, Antropologia / arqueologia, Anthropology, Agricultural and biological sciences (miscellaneous), Administração, ciências contábeis e turismo, Administração pública e de empresas, ciências contábeis e turismo
    Adreça de correu electrònic de l'autor: francesc.serratosa@urv.cat

  • Paraules clau:

    Writing
    Vision
    Theoretical model
    Priors
    Models
    theoretical
    Graph
    Extract
    Distance
    Algorithms
    Algorithm
    Agricultural and Biological Sciences (Miscellaneous)
    Biochemistry
    Genetics and Molecular Biology (Miscellaneous)
    Biology
    Medicine (Miscellaneous)
    Multidisciplinary
    Multidisciplinary Sciences
    Zootecnia / recursos pesqueiros
    Sociology
    Sociología
    Serviço social
    Saúde coletiva
    Química
    Psychology
    Psicología
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