埃里克·海曼；巴巴拉·卡普托；马里奥·弗里茨；埃克伦德，一月至十月 关于材料分类的真实条件的重要性。 （英语） Zbl 1098.68776号 Pajdla，Tomáš（编辑）等人，《计算机视觉–ECCV 2004》。第八届欧洲计算机视觉会议，捷克共和国布拉格，2004年5月11-14日。会议记录，第四部分，柏林：施普林格出版社（ISBN 3-540-21981-1/pbk）。计算机科学课堂讲稿3024253-266（2004）。 摘要：从外观对材质进行分类是一个具有挑战性的问题，尤其是在允许更改照明和姿势条件的情况下：3D结构引起的高光和阴影会从根本上改变样本的视觉纹理。尽管有这些困难，研究人员在CUReT数据库上展示了令人印象深刻的结果，该数据库包含61种材料在不同条件下的许多图像。本文的第一个贡献是通过将支持向量机应用于该问题，进一步推进了最新技术。据我们所知，我们在CUReT数据库中记录了迄今为止的最佳结果。在我们的工作中，我们还研究了缩放的影响，因为在许多实际情况下，对视距和缩放设置的鲁棒性至关重要。事实上，随着相机靠近或远离拍摄对象，精细细节变得可见或消失，材质的外观可能会发生很大变化。我们使用纯学习方法处理尺度变化，将不同距离的图像样本合并到训练集中。进行了一项实证调查，以表明在训练过程中，随着可用的尺度信息减少，分类精度如何降低。由于CUReT数据库包含的比例变化很小，因此我们引入了一个新的数据库，它可以在不同距离对十种CUReT材质进行成像，同时还可以保持姿势和照明的一些变化。因此，数据库的第一个目标是提供比例变化，但第二个同样重要的目标是尝试识别CUReT材料的不同样本。例如，在CUReT数据库上进行培训是否可以识别另一张砂纸？结果清楚地表明，不可能以任何可接受的准确度这样做。因此，我们得出的结论是，即使在设计良好的数据库（如CUReT）上也能获得令人印象深刻的结果，这并不意味着材料分类在现实条件下接近于解决问题。有关整个系列，请参见[Zbl 1050.68005号]. 引用于7文件 MSC公司： 68T45型 机器视觉和场景理解 软件：固化；KTH-提示；伦敦银行支持向量机 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit｛E.Hayman｝等人，Lect。票据计算。科学。3024253-266（2004年；Zbl 1098.68776） 全文： 内政部