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A Generic Object Detection Using a single query image Without Training

Tsinghua Science and Technology 2012年第2期17卷 194-201页

作者： Bin Xiong Xiaoqing Ding State Key Laboratory of Intelligent Technology and Systems Tsinghua National Laboratory for Information Science and TechnologyDepartment of Electronic EngineeringTsinghua UniversityBeijing 100084China

A method was developed to detect generic objects using a single query image. The query image could be a typical real image, a virtual image, or even a hand-drawn sketch of the object. Without a training process, the key problem is how to describe the object class from only one query image with no pre-segmentation or other pre-processing procedures. The method introduces densely computed Scale-lnvariant Feature Transform （SIFT） as the descriptor to extract ＂gradient distribution＂ features of the image. The descriptor emphasizes the edge parts and their distribution structures, which are very representative of the object class, so it is very robust and can deal with virtual images or hand-drawn sketches. Tests on car detection, face detection, and generic object detection demonstrate that the method is effective, robust, and widely applicable. The results using queries of real images compare well with other training-free methods and state-of-the-art training-based methods.

关键词： object detection densely computed SIFT training free single query image

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