Instance level recognition part

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Instance-level recognition – part 2 Josef Sivic INRIA, WILLOW, ENS/INRIA/CNRS UMR 8548 Laboratoire d'Informatique, Ecole Normale Supérieure, Paris With slides from: O. Chum, K. Grauman, S. Lazebnik, B. Leibe, D. Lowe, J. Philbin, J. Ponce, D. Nister, C. Schmid, N. Snavely, A. Zisserman Visual Recognition and Machine Learning Summer School Grenoble 2010

image matching

target image

visual indexing

wide baseline matching

camera calibration

harris-laplace

ecole normale

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Visual Recognition and Machine Learning Summer Schoo lGrenoble 2010 Instance-level recognition – part 2 Josef Sivic http://www.di.ens.fr/~jose fINRIA, WILLOW, ENS/INRIA/CNRS UMR 8548 Laboratoire d’Informatique, Ecole Normale Supérieure, Paris With slidPehisl bfirno, mJ:. OP.o nCcheu, mD,. KN.i sGtrear,u Cm. aSn,c hS.m iLda, zNe.b Snink,a vBe.l yL,e iAb. eZ, isDs. eLromwaen , J.

Outline 1. Local invariant features (45 mins, C. Schmid) 2. Matching and recognition with local features (45 mins, J. Sivic) 3. Efficient visual search (45 mins, J. Sivic) 4. Very large scale visual indexing – recent work (45 mins, C. Schmid) Practical session – Panorama stitching (60 mins)

Image matching and recognition with local features The goal: establish correspondence between two or more images xX'xImage points x and x’ ar€e in correspondence if they are projections €o f the same 3D scene p€o int X. Images courtesy A. Zisserman

Example I: Wide baseline matching Establish correspondence between two (or more) images. Useful in visual geometry: Camera calibration, 3D reconstruction, Structure and motion estimation, … Scale/affine – invariant regions: SIFT, Harris-Laplace, etc.

Example II: Object recognition Establish correspondence between the target image and (multiple) images in the model database. Model database iTamraggeet [D. Lowe, 1999]

Example III: Visual search Given a query image, find images depicting the same place / object in a large unordered image collection. Find these landmarks erom M1 dna segami eseht ni...