Článek ve sborníku konference

SCHAFFROTH Patrick a SVOBODA Pavel. Fast corner point detection through machine learning. In: Proceedings of the 17th Conference STUDENT EEICT 2011. Brno: Vysoké učení technické v Brně, 2011, s. 537-541. ISBN 978-80-214-4273-3.
Jazyk publikace:angličtina
Název publikace:Fast corner point detection through machine learning
Název (cs):Rychlá detekce rohových bodů pomocí strojového učení
Strany:537-541
Sborník:Proceedings of the 17th Conference STUDENT EEICT 2011
Konference:Student EEICT 2011
Řada knih:Volume 3
Místo vydání:Brno, CZ
Rok:2011
ISBN:978-80-214-4273-3
Vydavatel:Vysoké učení technické v Brně
URL:http://www.feec.vutbr.cz/EEICT/2011/sbornik/03-Doktorske%20projekty/09-Grafika%20a%20multimedia/04-xsvobo59.pdf [PDF]
Klíčová slova
Corner point detection, Machine learning, Comparison of corner point detection methods
Anotace
Předmětem této práce je detekce rohových bodů pomocí detektoru získaného metodami strojového učení. Práce porovnává z několika hledisek úspěšnost klasických detektorů s detektorem získaným pomocí WaldBoost algoritmu.
Abstrakt
Traditionally, corner point detection is performed through evaluation of some corner amplifying function and thresholding its results. Recently, an alternative machine learning-based approach was introduced. This contribution focuses on corner point detection through machine learning and proposes an approach that has good performance, low resource requirements, and is well implementable in parallel environments and programmable hardware. The paper also introduces the achieved results and discusses them.
BibTeX:
@INPROCEEDINGS{
   author = {Patrick Schaffroth and Pavel Svoboda},
   title = {Fast corner point detection through machine
	learning},
   pages = {537--541},
   booktitle = {Proceedings of the 17th Conference STUDENT EEICT 2011},
   series = {Volume 3},
   year = 2011,
   location = {Brno, CZ},
   publisher = {Brno University of Technology},
   ISBN = {978-80-214-4273-3},
   language = {english},
   url = {http://www.fit.vutbr.cz/research/view_pub.php.cs?id=9618}
}

Vaše IPv4 adresa: 3.81.28.94