Color Image Set Recognition Based on Quaternionic Grassmannians

要約

Quaternicのパワーを使用して色情報をキャプチャし、各カラー画像セットをQuaternic Grassmannianのポイントとして表現するQuaternic Grassmanniansを使用して、カラー画像セットを認識するための新しい方法を提案します。
Quaternionic Grassmannianの2つのポイント間の最短距離を計算するための直接式を提供し、この距離を使用して新しい分類フレームワークを構築します。
ETH-80ベンチマークデータセットでの実験は、この方法が良好な認識結果を達成することを示しています。
また、安定性のいくつかの制限についても説明し、将来の方法を改善する方法を提案します。

要約(オリジナル)

We propose a new method for recognizing color image sets using quaternionic Grassmannians, which use the power of quaternions to capture color information and represent each color image set as a point on the quaternionic Grassmannian. We provide a direct formula to calculate the shortest distance between two points on the quaternionic Grassmannian, and use this distance to build a new classification framework. Experiments on the ETH-80 benchmark dataset show that our method achieves good recognition results. We also discuss some limitations in stability and suggest ways the method can be improved in the future.

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