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MSClique: Multiple structure discovery through the maximum weighted clique problem

  • Datos identificativos

    Identificador:  imarina:9282598
    Handle: https://hdl.handle.net/20.500.11797/imarina9282598
    Autores:  Sanroma, Gerard; Penate-Sanchez, Adrian; Alquezar, Rene; Serratosa, Francesc; Moreno-Noguer, Francesc; Andrade-Cetto, Juan; Gonzalez Ballester, Miguel Angel
    Resumen:
    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.

  • Otros:

    Enlace a la fuente original: https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0145846
    Referencia 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
    Referencia al articulo segun fuente origial: Plos One. 11 (1): e0145846-
    DOI del artículo: 10.1371/journal.pone.0145846
    Año de publicación de la revista: 2016
    Entidad: Universitat Rovira i Virgili
    Versión del articulo depositado: info:eu-repo/semantics/publishedVersion
    Fecha de alta del registro: 2024-10-12
    Autor/es de la URV: Serratosa Casanelles, Francesc d'Assís
    Departamento: Enginyeria Informàtica i Matemàtiques
    URL Documento de licencia: https://repositori.urv.cat/ca/proteccio-de-dades/
    Tipo de publicación: Journal Publications
    Autor según el artículo: Sanroma, Gerard; Penate-Sanchez, Adrian; Alquezar, Rene; Serratosa, Francesc; Moreno-Noguer, Francesc; Andrade-Cetto, Juan; Gonzalez Ballester, Miguel Angel
    Acceso a la licencia de uso: https://creativecommons.org/licenses/by/3.0/es/
    Áreas temáticas: 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
    Direcció de correo del autor: francesc.serratosa@urv.cat

  • Palabras clave:

    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
    Planejamento urbano e regional / demografia
    Odontología
    Nutrição
    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
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    Geociências
    General medicine
    General biochemistry
    genetics and molecular biology
    General agricultural and biological sciences
    Farmacia
    Environmental studies
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    Anthropology
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