Este artículo presenta S-HELO (Soft-Histogram of Edge Local Orientations), un nuevo método para describir imágenes en el contexto de recuperación de imágenes por sketches (SBIR). La propuesta explota las características del descriptor HELO y mejora significativamente su desempeño usando computación suave en el cálculo de las orientaciones y tomando en cuenta información espacial de los trazos. Se demuestra experimentalmente que la computación suave junto con la estimación local de orientaciones resultan ser muy apropiados para describir sketches en la tarea de recuperación de imágenes. En efecto, los resultados muestran que S-HELO alcanza mayor efectividad que HELO y HOG. Además, S-HELO tiene un comportamiento casi óptimo cuando lo que se quiere recuperar es una sola imagen (imagen objetivo). Más aún, la propuesta muestra un desempeño sobresaliente en el contexto de búsqueda pos similitud, es decir recuperar imágenes que pertenecen a una misma categoría.
Este trabajo fue financiado parcialmente por CONICYT-Chile a través del Proyecto PAI No 781204025.
International Conference on Image Processing ICIP 2014 .This paper introduces S-HELO (Soft-Histogram of Edge Local Orientations), an outperforming method for describing images in the context of sketch based image retrieval (SBIR). This proposal exploits the advantages provided by the HELO descriptor for describing sketches, and improves significantly its performance by using a soft computation of local orientations and taking into account spatial information. We experimentally demonstrate that a soft computation process together with a local estimation of orientations are very suitable for describing sketches in the context of image retrieval. Indeed, our results show that S-HELO significantly outperforms not only HELO but also classical orientation-based descriptors as HOG. We also show that S-HELO performs very close to the optimal when what we want to retrieve are target images. Moreover, our proposal also shows an outstanding performance for similarity search, i.e., retrieving images that belong to the same category of the query sketch
This work was partially funded by CONICYT-Chile through the PAI Project No 781204025.
International Conference on Image Processing ICIP 2014 .