Non-rigid 3D shape classification using ...
Type de document :
Communication dans un congrès avec actes
Titre :
Non-rigid 3D shape classification using Bag-of-Feature techniques
Auteur(s) :
Tabia, Hedi [Auteur]
Laboratoire d'Automatique, Génie Informatique et Signal [LAGIS]
Colot, Olivier [Auteur]
LAGIS-SI
Daoudi, Mohamed [Auteur]
FOX MIIRE [LIFL]
Vandeborre, Jean-Philippe [Auteur correspondant]
FOX MIIRE [LIFL]
Laboratoire d'Automatique, Génie Informatique et Signal [LAGIS]
Colot, Olivier [Auteur]
LAGIS-SI
Daoudi, Mohamed [Auteur]
FOX MIIRE [LIFL]
Vandeborre, Jean-Philippe [Auteur correspondant]
FOX MIIRE [LIFL]
Éditeur(s) ou directeur(s) scientifique(s) :
IEEE
Titre de la manifestation scientifique :
IEEE International Conference on Multimedia and Expo (ICME)
Ville :
Barcelona
Pays :
Espagne
Date de début de la manifestation scientifique :
2011-07-11
Titre de l’ouvrage :
Proceedings of ICME 2011
Date de publication :
2011-07
Mot(s)-clé(s) en anglais :
Bag-of-Feature
3D-Shape
classification
3D-Shape
classification
Discipline(s) HAL :
Informatique [cs]/Vision par ordinateur et reconnaissance de formes [cs.CV]
Résumé en anglais : [en]
In this paper, we present a new method for 3D-shape categorization using Bag-of-Feature techniques (BoF). This method is based on vector quantization of invariant descriptors of 3D-object patches. We analyze the performance ...
Lire la suite >In this paper, we present a new method for 3D-shape categorization using Bag-of-Feature techniques (BoF). This method is based on vector quantization of invariant descriptors of 3D-object patches. We analyze the performance of two well-known classifiers: the Naïve Bayes and the SVM. The results show the effectiveness of our approach and prove that the method is robust to non-rigid and deformable shapes, in which the class of transformations may be very wide due to the capability of such shapes to bend and assume different forms.Lire moins >
Lire la suite >In this paper, we present a new method for 3D-shape categorization using Bag-of-Feature techniques (BoF). This method is based on vector quantization of invariant descriptors of 3D-object patches. We analyze the performance of two well-known classifiers: the Naïve Bayes and the SVM. The results show the effectiveness of our approach and prove that the method is robust to non-rigid and deformable shapes, in which the class of transformations may be very wide due to the capability of such shapes to bend and assume different forms.Lire moins >
Langue :
Anglais
Comité de lecture :
Oui
Audience :
Internationale
Vulgarisation :
Non
Collections :
Source :
Fichiers
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