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  Object categorization with SVM: kernels for local features

Eichhorn, J., & Chapelle, O.(2004). Object categorization with SVM: kernels for local features (137). Tübingen, Germany: Max Planck Institute for Biological Cybernetics.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-D8B5-C Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0006-C580-A
Genre: Bericht

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:
MPIK-TR-137.pdf (Verlagsversion), 595KB
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Datei-Permalink:
https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0002-8B31-A
Name:
MPIK-TR-137.pdf
Beschreibung:
-
OA-Status:
Sichtbarkeit:
Öffentlich
MIME-Typ / Prüfsumme:
application/pdf / [MD5]
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-
Copyright Info:
-
Lizenz:
-

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Eichhorn, J1, 2, Autor           
Chapelle, O1, 2, Autor           
Affiliations:
1Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497795              
2Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, Spemannstrasse 38, 72076 Tübingen, DE, ou_1497794              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: In this paper, we propose to combine an efficient image representation based on local descriptors with a Support Vector Machine classifier in order to perform object categorization. For this purpose, we apply kernels defined on sets of vectors. After testing different combinations of kernel / local descriptors, we have been able to identify a very performant one.

Details

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Sprache(n):
 Datum: 2004-07
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: 9
 Ort, Verlag, Ausgabe: Tübingen, Germany : Max Planck Institute for Biological Cybernetics
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: Reportnr.: 137
BibTex Citekey: 2778
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Technical Report of the Max Planck Institute for Biological Cybernetics
Genre der Quelle: Reihe
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: -
Seiten: - Band / Heft: 137 Artikelnummer: - Start- / Endseite: - Identifikator: -